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Enregistrement W4409808032 · doi:10.1177/19160216251330627

Quality Indicators in Otolaryngology–Head and Neck Surgery: A Scoping Review

2025· review· en· W4409808032 sur OpenAlexaff
Phillip Staibano, Shireen Samargandy, Justin Cottrell, Li Wang, Michael Au, Michael K. Gupta, Han Zhang, Doron D. Sommer, Christopher Walsh, Eric Monteiro

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtorhinolaryngologyRhinologyNeurotologyMedicineQuality (philosophy)Health careSystematic reviewOtologyMEDLINEMedical physicsData extractionSurgeryHead and neck surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ImportanceQuality indicators are used to evaluate the quality of healthcare delivery and as a speciality, otolaryngology-head and neck surgery (OHNS) is beginning to transition toward this empirical understanding of healthcare quality and delivery.ObjectiveTo describe the number and quality of studies that have developed novel quality indicators for any subdiscipline in OHNS.DesignWe performed a database search of MEDLINE (Ovid), EMBASE (Ovid), Web of Science, and Cochrane Database of Systematic Reviews. We did not employ language or study-type restrictions and included studies published from database inception to October 2024.Study SelectionFollowing abstract screening, 184 articles underwent full-text screen. Eligible studies developed quality indicators in any subdiscipline within OHNS. Article screening and full-text review was performed in duplicate.Data Extraction and SynthesisWe extracted study-specific and methodological data in duplicate. Quality appraisal was assessed using the Appraisal of Indicators through Research and Evaluation instrument.ResultsWe identified 10,592 studies, of which 25 studies developed new quality indicators. Quality indicator development studies primarily focused on otology/neurotology, pediatric OHNS, and head and neck surgery. Few studies investigated facial plastics, rhinology and skull base surgery, and laryngology. Most studies employed Delphi consensus methods and patient engagement was rare. Consensus methodology reporting was poor and indicators were often not validated. Outcome indicators were often measured with fewer studies investigation structure or process indicators.ConclusionsQuality indicators may help standardize and improve patient care in OHNS. Future research should focus on structure and process indicators, while improving reporting, optimizing panel composition, and validating quality indicators.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0380,037
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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