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Enregistrement W7009007942

Dérivation et validation d'indicateurs de qualité visant la réduction des complications pour les hospitalisations en traumatologie

2021· other· fr· W7009007942 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCegep de Matane
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep veinIncidence (geometry)Intensive careHospital readmissionDelirium
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plus de 1 patient sur 5 admis dans un centre de traumatologie au Canada développera au moins une complication hospitalière, soit plus de trois fois la proportion observée pour les admissions en général. Conformément aux initiatives d'amélioration de la qualité des soins et des services en lien avec les complications, nous avons proposé 4 indicateurs de qualité visant à réduire 4 complications hospitalières en traumatologie (un indicateur par complication). Les 4 complications que nous avons ciblées sont potentiellement liées à la qualité de soins et ont une incidence élevée dans les centres de traumatologie, soient la thrombose veineuse profonde ou l'embolie pulmonaire (TVP/EP), les ulcères de décubitus, le delirium et la pneumonie. Notre étude était basée sur une cohorte rétrospective incluant 21 124 adultes admis entre 2014 et 2018 avec un traumatisme modéré ou grave dans les 8 centres désignés de niveau tertiaire ou secondaire régionale du Québec. Nos indicateurs étaient ajustés en tenant compte des caractéristiques cliniques et sociodémographiques des patients. Les indicateurs développés ont démontré d'excellentes performances prédictives et ont permis d'identifier 3 hôpitaux avec une incidence d'au moins une des complications ciblées plus élevée que la moyenne. Les variations inter-hospitalières observées étaient différentes d'une complication à l'autre avec des coefficients de corrélation intraclasse variant de 2.4% pour les pneumonies à 23.4% pour les TVP/EP. Nous avons proposé également des algorithmes, en lien avec ces indicateurs, qui permettent d'identifier les dossiers patients à réviser. Ces algorithmes permettent d'identifier en moyenne 50 et 20 cas de complications inattendues à réviser par année pour les centres tertiaires et secondaires régionaux respectivement. Les indicateurs développés peuvent être utilisés pour des comparaisons entre les centres désignés composants un système de traumatologie ou pour des fins des surveillances au sein des centres spécifiques. L'identification des complications inattendues permettra la révision des cas afin d'identifier les raisons des écarts repérés par les indicateurs et proposer des solutions. Un projet pilote d'implantation est prévu dans un centre tertiaire au Québec.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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