Rinaldo’s role in the medical emergency team and rapid response systems
Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s, there was emerging evidence that patients admitted to hospitals frequently suffered in-hospital cardiac arrest, unplanned admission to the intensive care unit (ICU), and potentially preventable in-hospital death. These events were often preceded by objective signs of instability and suboptimal recognition and response by hospital ward staff. Rinaldo Bellomo collaborated with key Australian and international leaders to develop a novel and paradigm-shifting model of care referred to as the medical emergency team (MET). This team is comprised of senior staff members who are experts in the assessment and management of acutely deteriorating patients. In Australia and New Zealand, staff members from the ICU are frequently the team leaders for the MET. The team is called when a patient develops objective signs of clinical deterioration, prior to the onset of cardiac arrest. Rinaldo led, mentored, and supervised a systematic and structured research program that evaluated the nature and effectiveness of the MET at Austin Health and throughout Australia. This commenced with single-centre before-and-after studies and progressed to the first Australian ICU cluster-randomised controlled trial. His unique skillset was pivotal in the emergence and promulgation of this model of care worldwide resulting in countless lives saved from preventable morbidity and mortality.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 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 ».