Assessments to Ensure Quality of Notes during Transfer of Patient Care
Notice bibliographique
Résumé
In 1948, Life magazine published a classic photo essay titled "The Country Doctor," documenting the everyday life of Dr. Ernest Ceriani, a general practitioner who provided 24-hour care to a community of 2,000 inhabitants.The poignant blackand-white photos reveal an immensely rewarding life while simultaneously betraying his exhaustion due to long hours (1).More than eight decades later, medicine has evolved in small and large communities as a result of many factors.Although Dr. Ceriani didn't transfer the care of his patients often, two changes have demanded an increase in the number and intensity of patient handovers: work hour restrictions and patient complexity (2).Patient care is thus critically dependent on the quality of a written or verbal handover; indeed, poor handover can result in significant errors in patient care (2).These issues are more acute in the intensive care unit (ICU) setting, a fastpaced environment in which exceedingly complex patients are treated (3).Although there are gaps in training and assessment for verbal and written handovers, the most significant gap in the
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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 | 0,039 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».