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Enregistrement W1999393802 · doi:10.1504/ijiq.2008.022958

The National Ambulatory Care Reporting System: factors that affect the quality of its emergency data

2008· article· en· W1999393802 sur OpenAlexaffabout
Debbie Gibson, Heather Richards, Ann Chapman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Information Quality · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionMedical emergencyData qualityEmergency departmentAffect (linguistics)Quality (philosophy)Activity-based costingAmbulatory careOperations managementMedicineComputer scienceBusinessHealth careNursingPsychologyEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) records details of all of Ontario's emergency department visits. It is used for several planning, reporting and research purposes including facility-specific utilisation management decisions, costing and clinical outcomes research, policy development, and system planning and evaluation. Uses of NACRS data for these purposes rely on the data being both complete and accurate. Our goal was to determine the factors that affect the collection of high-quality NACRS emergency department data. The study involved surveying 15 facilities sampled from Ontario for a reabstraction study and completion of a self-administered questionnaire. The reabstraction study was designed to compare data obtained via the study to original data included on the NACRS database. The questionnaire collected information on facility practices. Study facilities were grouped by questionnaire responses, and comparisons of data discrepancy and agreement rates between groups highlighted the relationship between facility practices and data accuracy.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,040 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations54
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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