Notice bibliographique
Résumé
This article was submitted by Janielee Williamson, RN, Cochrane, Alberta. Janie is the project coordinator for a multi-centre research project across Alberta looking at the best method for disseminating practice guidelines to physicians. The project personnel are working in collaboration with the Alberta Medical Association CPG Committee to determine which method improves the delivery of best practice for children with croup, while ensuring optimum care for the child and determining which method has the best overall benefit for the health care system and the family. All emergency department personnel are familiar with this scenario: 18-month-old boy presents to the emergency department at 2 a.m. on December 18. Parents look worried, yet they are baffled. As they tell their story, they are almost apologetic, “Really, he was much worse at home, he seems so much better since we drove to the hospital. He woke up in distress, he couldn’t breathe and he was making this awful noise when he took a breath in. And his cough – I’ve never heard anything like it – he sounded like a dog... or no, more like a seal. Really, it was terrible!” There, in mom’s arms, is a happy, quiet boy looking around. When you try to examine him, his cry is stridorous and you hear the bark... reassuringly you smile back at the mom. “Yes, we know, and no we don’t have magic doors. HE HAS CROUP.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».