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Enregistrement W1979862509 · doi:10.1089/109662103322144718

Evaluation of a Data Collection Tool (TELE <i>form</i> <sup>®</sup> ) for Palliative Care Research

2003· article· en· W1979862509 sur OpenAlexaffabout
Kathy Quan, Antonio Viganò, Robin L. Fainsinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Hospice Palliative Care Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionPalliative careMedicineWork (physics)Data qualityData entryResource (disambiguation)Descriptive statisticsQuality (philosophy)Data managementMissing dataOperations managementDatabaseComputer scienceNursingStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,523
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,087 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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