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Enregistrement W4409987249 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf262

EuroHeart and the National Outcomes Evaluation Programme in Italy: relevance and perspectives

2025· article· en· W4409987249 sur OpenAlexaff
Sergio Leonardi, Giovanni Baglìo, Aldo P. Maggioni

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelevance (law)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equitable care implies that all patients are given an equal possibility to receive the same (and ideally the best attainable) care. Therefore, the inclusion of the entire population of interest—i.e. consecutive sampling—is a requisite for equity assessment. This is relevant in general for observational studies but critical when we are aiming at quality improvement, especially for deadly conditions with documented evidence-to-practice gap such as acute coronary syndrome (ACS) to mitigate the risk of selection bias. Consecutive inclusion, however, is often mentioned but rarely verified and quantified.1 Administrative data required by national health authorities provide an opportunity to verify consecutive inclusion.2 In Italy the National Outcomes Evaluation Programme (PNE) developed by Italian National Agency for Regional Healthcare Services (AgeNaS) on behalf of the Health Ministry exemplifies this opportunity.3 Within this context, developing projects aimed at enhancing health data collections through integration with administrative data represents an ideal perspective. In this regard, the European Unified Registries for Heart Care Evaluation and Randomized Trials (EuroHeart) is an international quality improvement collaboration initiated and supported by the European Society of Cardiology (ESC) that aims to improve the quality of cardiovascular care through continuous capture of individual patient data in several ESC-affiliated countries, including Italy.4

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)0,263
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,227
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2630,227
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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