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Enregistrement W1990305758 · doi:10.1197/j.aem.2007.06.023

Decision Support Technology in Knowledge Translation

2007· article· en· W1990305758 sur OpenAlexaff
Brian R. Holroyd, Michael J. Bullard, Timothy A.D. Graham, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical decision support systemMedicineWorkflowKnowledge translationSoftware deploymentEmergency departmentHealth careDecision support systemHealthcare deliverySpecialtyProcess (computing)Knowledge managementHealth care deliveryMedical emergencyNursingComputer scienceFamily medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technologies, and specifically clinical decision support systems (CDSSs), are tools that can support the process of knowledge translation in the delivery of emergency department (ED) care. It is essential that during the implementation process, careful consideration be given to the workflow and culture of the ED environment where the system is to be utilized. Despite significant literature addressing factors contributing to successful deployment of these systems, the process is frequently problematic. Careful research and analysis are essential to evaluate the impact of the CDSS on the delivery of ED care, its influence on the health care providers, and the impact of the CDSS on clinical decision-making processes and information behaviors. The logistical and educational implications of CDSSs in the ED must also be considered. The specialty of emergency medicine must actively collaborate with other stakeholders in the design, implementation, and evaluation of CDSSs that will be utilized during the delivery of care to our patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,007

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,365 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations31
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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