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Enregistrement W4410792306 · doi:10.1002/pbc.31824

Multi‐Institution Harmonization of Infection Care Pathways for Pediatric Oncology

2025· article· en· W4410792306 sur OpenAlexafffundabout
Adam P. Yan, Ida Mehrdadi, Jennifer Seelisch, Paula D. Robinson, Angela Punnett, Priya Patel, Catherine Mark, Alicia Koo, Donna L. Johnston, Paul Gibson, Stéphanie Cox, Sarah Alexander, Michaila Aitcheson, Deborah Tomlinson, L. Lee Dupuis, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensHealth Sciences CentreHamilton Health SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationPediatric Oncology GroupMcMaster Children's HospitalLondon Health Sciences CentreChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesPediatric Oncology Group of Ontario
Mots-clésHarmonizationMedicineInstitutionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Care pathways are an implementation tool to help bridge the gap between evidence-based clinical practice guidelines and clinical practice. At four pediatric cancer institutions in Ontario, Canada, institution-specific care pathways for the management of infection complications in pediatric oncology were created. To standardize care delivery approaches across institutions, a project to harmonize the institution-specific care pathways was undertaken. METHODS: The institution-specific infection care pathways were compared. Discrepancies between the pathways were identified, and 33 care pathway components covering 10 clinical actions were prioritized for harmonization. An in-person harmonization meeting with representatives from all institutions was convened, where potential areas for harmonization were identified. At the end of the discussion of each clinical action, the institutional representatives gauged the feasibility of harmonization on a five-point Likert scale. A second virtual meeting was then held to finalize the harmonization plan. RESULTS: Of the 33 care pathway components, harmonization was achieved for 25. Of the 10 components related to antibacterial and antifungal prophylaxis choice, timing, and indications, eight were harmonized. Harmonization was reached for 11 of 16 components related to the initial and ongoing management of febrile neutropenia. Harmonization was achieved for six of the seven components related to prolonged fever. CONCLUSION: Harmonization of infection care pathways across institutions was achieved. However, certain care pathway elements may not be amenable to harmonization due to differences in institutional resources, cultures, and priorities.

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)0,110
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1100,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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