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Record W6989403082

Are Morbidity and Mortality Conferences in Health Institute transposable to general medicine?

2007· other· fr· W6989403082 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2007
Typeother
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicPrimary Care and Health Outcomes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic shortageResearch methodologyMedical screening
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La revue de morbidité mortalité (RMM) en établissement de santé est un moyen d'évaluation des pratiques professionnelles (EPP). C'est un moment où les médecins recherchent les causes d'un décès ou de complications au sein d'un service. Les dysfonctionnements sont identifiés et des procédures d'amélioration sont mises en place. Nous retraçons l'histoire de ces réunions puis nous en définissons les modalités à l'hôpital. L'originalité de ce type d'EPP est l'analyse par problème, différente de l'approche comparative, où l'on met en parallèle sa pratique avec une pratique de référence. La RMM part de la non-qualité du résultat, des situations à problèmes. Elle enseigne également la pédagogie par l'échec, qui est une des grandes voies de l'amélioration des pratiques déjà appliquée dans les pays anglo-saxons et au Canada. Nous nous sommes alors posé la question suivante: cette RMM en établissement de santé peut-elle être adaptée en médecine générale? C'est l'expérience que nous avons proposée à une dizaine de médecins généralistes qui se sont réunis au cours d'une année. Ils ont sélectionné dans leur pratique, sans tri préalable, des complications morbides, des diagnostics erronés, des retards de prise en charge ou tout événement indésirable survenus dans leur quotidien médical. Puis, ils ont exposé ces cas, entre médecins, sans expert, dans une ambiance conviviale, incluant une relation d'aide, non-culpabilisante. Ils ont ensuite analysé de manière critique et collégiale les différentes situations. Ces rencontres débouchent sur de nombreuses stratégies d'amélioration des pratiques applicables en ville. La transposition paraît réussie, un questionnaire de satisfaction final montre que les réunions ont été appréciées et formatrices pour tout le monde. Les réunions devraient être plus cadrées et systématiques afin d'être labellisées. C'est donc un outil de formation médicale continue et d'EPP qui vient compléter les méthodes déjà disponibles.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.059
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0030.011
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.088
GPT teacher head0.411
Teacher spread0.324 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

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