MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389032358 · doi:10.2147/jhl.s404498

Fostering Excellence in Obstetrical Surgery

2023· review· en· W4389032358 sur OpenAlexaff
R. Douglas Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Leadership · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacenta accretaMedicineExcellenceObstetricsVaginal deliveryCaesarean sectionPatient safetyVaginal birthHealth carePregnancyPlacentaFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: This obstetric surgery review is directed toward the common obstetrical surgeries (caesarean delivery, VBAC/TOLAC, operative vaginal delivery, placenta accreta spectrum) with evidence for quality and safety to allow for obstetrical outcome excellence. Materials and Methods: This focused scoping review has used a structured process for article identification and inclusion for each of the focused surgeries. Results: The review results provide an obstetrical surgery (OS) overview for caesarean delivery, vaginal birth after caesarean delivery and/or trial of labor after caesarean delivery, operative vaginal delivery, placenta accreta spectrum; considerations for quality and safety variance due to non-clinical human factors; quality improvement (QI) tools; OS QI implementation cohorts; implementation considering certain barriers and solutions. Conclusion: Administrative health care systems and obstetrical surgery care providers cannot afford, not to consider and implement, certain evidenced-based “bottom-up/top-down” processes for quality and safety, as the patients will demand the quality and the safety, but the lawyers should not have to enforce it. Keywords: obstetrical safety, obstetrical quality, obstetrical morbidity, caesarean delivery, vaginal birth after caesarean delivery, trial of labor after caesarean delivery, operative vaginal delivery, placenta accreta spectrum, implementation process

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,727
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Healthcare LeadershipMême sujetMaternal and fetal healthcareTravaux en français237 207