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Enregistrement W4404198013 · doi:10.4103/cjrm.cjrm_44_24

In defence of ‘non-adherence’

2024· article· en· W4404198013 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Peter Hutten-Czapski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Rural Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guidelines are often promulgated by specialists and special interests without regard to the fact that the adoption of any guideline is balanced by the reduction of resources, especially time, for other care. There is not enough time in a day to follow all the guidelines. 1,2 Given that sobering consideration, let’s look at this issue’s article on ‘Canadian CT Head Rule adherence in a rural hospital without in-house CT’. At that hospital, it was ‘only’ 35%. I like the Canadian CT Head Rule (CCHR). When I worked in rural hospitals without an in-house CT, the rule was particularly useful in enabling the transfer of a patient who I wanted, sometimes desperately, elsewhere. However, I confess that that rule was quite selectively used. This lack of ‘adherence’ is not just in Canada; a quick look at the literature reveals the use of CT in minor head injuries in a New Zealand rural hospital at 22%. 3 So, is this bad? An excess of urban and specialised care guidelines can lead to the belief that rural generalist physicians offer inferior care. This is a misconception that even some rural generalists subscribe to. There is no evidence for it. In regard to the guideline in question, it was generated by ten large Canadian urban hospitals staffed with inexperienced residents and students. 4 They had a pre-existing high rate of (in-house) CT head for a minor head injury. The CCHR successfully reduced the CT rate without increasing missed cases. So, how relevant is the rule for small rural hospitals mostly staffed with experienced generalist physicians without an in-house CT? In such settings, applying the CCHR would dramatically increase the number of CTs, and it is still untested if this would improve clinical outcomes. Let’s think of the resources involved. CT, of course, but also time and transfer. Some patients really don’t want to leave town, especially for a ‘minor’ head injury. Ultimately, we cannot be held to guidelines that do not apply to us. Clinical judgment will lead us to weigh the issues that need addressing in our admittedly complex patients. Always, we need to prioritise for clinical reasons, respecting the values of our patients. Sometimes, we will apply guidelines. Sometimes, we will not. We should not be browbeaten for it.

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)0,237
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,613
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2370,613
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,038
Communication savante0,0180,018
Science ouverte0,0070,018
Intégrité de la recherche0,0290,051
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,008

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,155 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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