Identifying potentially eligible subjects for research: paper-based logs versus the hospital administrative database
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Perinatal Network (CPN) is a national database focused on threatened very pre-term birth. Women with one or more conditions most commonly associated with very pre-term birth are included if admitted to a participating tertiary perinatal unit at 22 weeks and 0 days to 28 weeks and 6 days. METHODS: At BC Women's Hospital and Health Centre, we compared traditional paper-based ward logs and a search of the Canadian Institute for Health Information (CIHI) electronic database of inpatient discharges to identify patients. RESULTS: The study identified 244 women potentially eligible for inclusion in the CPN admitted between April and December 2007. Of the 155 eligible women entered into the CPN database, each method identified a similar number of unique records (142 and 147) not ascertained by the other: 10 (6.4%) by CIHI search and 5 (3.2%) by ward log review. However, CIHI search achieved these results after reviewing fewer records (206 vs. 223) in less time (0.67 vs. 13.6 hours for ward logs). CONCLUSION: Either method is appropriate for identification of potential research subjects using gestational age criteria. Although electronic methods are less time-consuming, they cannot be performed until after the patient is discharged and records and charts are reviewed. Each method's advantages and disadvantages will dictate use for a specific project.
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 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 | 0,057 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».