Evidence-Based Performance Measures for Reconstruction after Skin Cancer Resection: A Multidisciplinary Performance Measure Set
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The American Society of Plastic Surgeons commissioned the multidisciplinary Performance Measure Development Work Group on Reconstruction after Skin Cancer Resection to identify and draft quality measures for the care of patients undergoing skin cancer reconstruction. Included stakeholders were the American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, the American Academy of Facial Plastic and Reconstructive Surgery, the American Academy of Dermatology, the American Society of Dermatologic Surgery, the American College of Mohs Surgery, the American Society for Mohs Surgery, and a patient representative. METHODS: Two outcome measures and five process measures were identified. The outcome measures included the following: (1) patient satisfaction with information provided by their surgeon before their facial procedure, and (2) postprocedural urgent care or emergency room use. The process measures focus on antibiotic stewardship, anticoagulation continuation and/or coordination of care, opioid avoidance, and verification of clear margins. RESULTS: All measures in this report were approved by the American Society of Plastic Surgeons Quality and Performance Measures Work Group and Executive Committee, and the stakeholder societies. CONCLUSION: The work group recommends the use of these measures for quality initiatives, Continuing Medical Education, Continuous Certification, Qualified Clinical Data Registry reporting, and national quality reporting programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,187 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».