A computer decision aid for medical prevention: a pilot qualitative study of the Personalized Estimate of Risks (EsPeR) system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many preventable diseases such as ischemic heart diseases and breast cancer prevail at a large scale in the general population. Computerized decision support systems are one of the solutions for improving the quality of prevention strategies. METHODS: The system called EsPeR (Personalized Estimate of Risks) combines calculation of several risks with computerisation of guidelines (cardiovascular prevention, screening for breast cancer, colorectal cancer, uterine cervix cancer, and prostate cancer, diagnosis of depression and suicide risk). We present a qualitative evaluation of its ergonomics, as well as it's understanding and acceptance by a group of general practitioners. We organised four focus groups each including 6-11 general practitioners. Physicians worked on several structured clinical scenarios with the help of EsPeR, and three senior investigators leaded structured discussion sessions. RESULTS: The initial sessions identified several ergonomic flaws of the system that were easily corrected. Both clinical scenarios and discussion sessions identified several problems related to the insufficient comprehension (expression of risks, definition of familial history of disease), and difficulty for the physicians to accept some of the recommendations. CONCLUSION: Educational, socio-professional and organisational components (i.e. time constraints for training and use of the EsPeR system during consultation) as well as acceptance of evidence-based decision-making should be taken into account before launching computerised decision support systems, or their application in randomised trials.
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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 | 0,034 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».