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Enregistrement W2005916210 · doi:10.4212/cjhp.v67i3.1364

One Good Note

2014· article· en· W2005916210 sur OpenAlexvenueno aff
Arden R. Barry

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Case Reports and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One Good NoteRecently, one of our staff cardiologists thanked me for my note on a patient who was transferred from the coronary care unit, where I practise, to the cardiology ward, where she was on service.What impressed me even more than her actually knowing my name (we don't usually work together) was her acknowledgement of my documentation.Her follow-up comment was that my note was very legible-I had to infer that the content of the note was just as helpful as its legibility.This was not the first time I'd received such feedback, and it's the same theme every time: the note was a good one, with primary emphasis on its legibility.Because I work in a critical care area and as such am often involved when patients are transferred to other units, I try to write at least "one good note" for each of my patients, typing the note on a computer, printing it out, and then signing it before adding it to the chart (my institution still uses paper-based charts).I use a blank word-processing file and employ a modified DAP (data, assessment, plan) format that includes a brief history, medication reconciliation, and, most important, a treatment plan.The feedback I've received regarding my notes has led me to contemplate the nature of documentation in pharmacy practice and health care in general.Why is it that the single most important perceived advantage of my notes is their legibility?How can something so simple be so valuable?We all know the stigma of physicians' handwriting.Despite our reputation for being able to decipher poor handwriting, as

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,027

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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