Notice bibliographique
Résumé
Letters to the Editor Emergency Medicine News welcomes letters to the editor about any subject related to emergency medicine. Please limit your letter to 250 words, and include your full name, credentials, and city and state of residence or practice. Letters may be edited for content, length, and grammar. Submission of a letter constitutes the author's permission to publish on all media, including print, online, and social media, but does not guarantee publication. Letters express the views of the authors and do not necessarily reflect those of Emergency Medicine News and Wolters Kluwer. Letters to the editor may be sent to [email protected]. Editor: I work in multiple EDs in our hospital system, including small community EDs, and I commiserate with Sandra Scott Simons, MD, about transfer woes. (EMN. 2021;43[7]:8; https://bit.ly/3dACBBN.) I would add one additional burden of the transfer process. Receiving hospitals are always at or near capacity, and transferring inpatients who decompensate to a higher-level facility is difficult because they typically aren't “allowed” to go to an ED if they are already inpatients. Every hospitalist has a horror story about a patient circling the drain while they spend hours or days trying to get them to an appropriate hospital. The hospitalists' response is to decline admissions “just in case” some low-likelihood possibility happens to the patient, resulting in numerous unnecessary transfers. If lower-resource hospitals could more quickly and easily transfer patients out only if their condition changes, they could keep more patients locally, and perhaps reduce the burden on the higher-resource hospitals, allowing easier transfers. Telemedicine consultation by specialists unavailable at a hospital could also alleviate the need for many transfers as well. Erik Deede, MD Sudbury, MA
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».