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Enregistrement W4399802268 · doi:10.1097/jce.0000000000000647

Medical Equipment Aging

2024· article· en· W4399802268 sur OpenAlexaff
Binseng Wang, Torgeir Rui, Scott Skinner, Morgan Ayers-Comegys, Jason Gibson, Steve Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As demonstrated in the first article of this series, some medical equipment types exhibit clear, progressive deterioration with age, whereas some others do not. Regardless of its aging behavior, equipment will eventually be replaced and disposed of for a variety of reasons—eg, its repair cost has become unjustifiable, it is no longer possible to repair, or its usefulness has been superseded by newer technologies. Although it is not possible to pinpoint the exact cause of each replacement or disposal, it is useful to understand when such action takes place during the equipment’s lifespan because this can help healthcare delivery organizations to better plan and conserve its capital resources while satisfying the needs and desires of their staff to provide safe and high-quality care. The results of an analysis of the disposal pattern of ~340 thousand pieces of equipment in the period of 30+ years show age is not the primary determinant for replacement or disposal. Most equipment is deployed well past the respective depreciation period and the end-of-life or end-of-support dates declared by their respective manufacturers, without significant negative impacts on patient care. In fact, the life expectancies estimated from the disposal data are typically double of American Hospital Association’s estimated useful lives. Such accomplishment is a testimony of the extraordinary efforts made by clinical engineering/healthcare technology management professionals in keeping equipment safe and reliable in the most cost-effective manner for a very long time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,605
Écart entre enseignants0,367 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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