The performance of machine learning algorithm in surgical site infections case identification and prediction, a systematic review protocol (Addendum of DOI: 10.17605/OSF.IO/F8ERZ)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Surgical site infections (SSI) are the most frequent reported healthcare associated infection among surgical patients[1, 2]. Annually, a total of 1.3 million operative procedures were performed in Canada, 2-5% of the patients acquired SSI[3, 4]. The cost associated with SSI are estimated up to $1 million each year in Canada[3]. The length of hospital stay was prolonged by an average of 11 days due to SSI, and the readmission rate for patients who experienced SSI are five times higher than the patient who did not experience SSI[3, 5]. Detecting SSI is an essential step of infection prevention and control programs to further develop quality initiatives to decrease the infection rates. Traditional methods of SSI case identification often require extensive human resources and time-consuming[6]. Machine learning (ML) algorithm which leveraging the enrich text data documented in electronic medical record (EMR) have been applied in SSI case identification and prediction[7-11], yet its effectiveness was not summarized. To close this knowledge gap, we will conduct a systematic review to scan the literature evidence of ML algorithm applied in SSI case identification/ prediction to summarize its overall performance.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle