Evaluation of a Data Collection Tool (TELE <i>form</i> <sup>®</sup> ) for Palliative Care Research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Alberta Cancer Board Palliative Care Research Initiative (ACBPCRI) encourages province-wide collaboration on palliative care research projects. Because of geographic differences in information system infrastructure, it is necessary to evaluate and adopt a data collection tool that will span the variability in system hardware and software. We assessed TELEform (Cardiff Sofware Inc., Vista CA), an optical recognition-based technology that scans data collection paper forms and exports data to a computer database. We examined work place suitability, data quality, and effective resource utilization (time and cost) during the data collection tool evaluation. METHODS: Two hospices and two hospitals from the cities of Edmonton and Calgary participated in the revised Edmonton Staging System (rESS) project that used TELEform as its data collection tool. The evaluation was conducted over a period of 7 months. Data source such as e-mail and summary notes collected primarily through meetings and discussions with management, caregivers, researchers, and clerical staff was used to assess work practice and resource utilization. Descriptive statistics was employed to examine data quality and resource utilization. RESULTS: One hundred seventy eight patients were recruited during the 7-month trial. The costs and time involved in staff training, logistic support, and equipment startup were found to be reasonable. Data error and missing data were 0.4% and 0.6%, respectively. We initially encountered several problems with TELEform. The optical recognition tool could not easily pick up handwritten data. Furthermore, it was unforgiving in the sense that an error was not correctable by an eraser on the paper form. Data collectors found TELEform usage to be easy and simple because it retained the familiarity of paper-based recording. CONCLUSION: It is important to develop an information infrastructure to support research project data collection for different health settings across health regions. The TELEform based on optical recognition was able to respond to the need for current information processing. We believe that TELEform is a useful tool in terms of work practice, data quality, and resource utilization.
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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 | 0,238 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».