Changing technology to meet clinicians’ information needs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Information technology has dramatically changed all our lives over recent years. For those working in the health sector, this has been no exception. This chapter begins with an overview by Nicholas Hardiker of the information needs of clinicians and the technology and information systems that may be used to answer them. This is followed by two examples of that technology in action: the first is a description of the Map of Medicine clinical information system by Joanna Dundon, and the second, by Jessie McGowan, describes a project which uses personal digital assistants (PDAs) to bring clinical information directly to the clinicians who need it. CLINICIANS’ INFORMATION NEEDS Nicholas R. Hardiker Clinicians face important decisions every day. They must be able to answer, sometimes immediately, a range of questions: ‘What is the accepted assessment process for a particular group of patients?’; ‘What is the most likely diagnosis given a set of signs and symptoms?’; ‘What is the most effective treatment for a particular condition?’; ‘What are the potential adverse effects of a particular medicine?’; and so on. The process of asking and answering clinical questions has been summarized as: (1) recognizing uncertainty; (2) formulating a question; (3) pursuing an answer; (4) finding an answer; and (5) applying the answer in practice. Most questions go unanswered – clinicians do not always pursue answers to their questions, perhaps because of doubt that an answer actually exists. And where clinicians do pursue answers, the answers cannot always be found, perhaps due to lack of time, an inability to access appropriate resources or an inability to navigate a particular resource (Ely et al., 2005). Potential solutions rest with clinicians themselves – selecting the most appropriate resource, formulating questions to match particular resources and using more effective search terms. Other solutions concern clinical inform ation resources and systems that seek to make relevant information more accessible at the point of care – anticipating questions that may arise in practice and providing clearer, more explicit and actionable answers (Ely et al., 2007). An understanding of clinical infor mation needs is an important precondition to the development of clinical information resources and systems (Smith, 1996). The focus of this chapter is on the resources and systems themselves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».