On the integration of an artifact system and a real-time healthcare analytics system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a result of advances in software technology, particularly stream computing, it is now possible to implement scalable systems capable of real-time analysis of multiple physiological data streams of multiple patients. There is a growing body of evidence showing that early onset indicators of some medical conditions can be observed as subtle changes in the physiological data streams of affected patients. These real-time healthcare analytics systems can detect the early onset indicators and thus may result in earlier detection of the medical condition which may lead to earlier intervention and improved patient outcomes. Blood draws and nasal suctioning can cause changes in the values of some physiological data stream elements. Such events, sometimes referred to as physiological stream artifacts can cause the real-time analytics systems to generate false alarms since the systems assume each data element is indicative the patient's underlying physiological condition. In order to minimize the generation of false alarms, artifact events must be captured and integrated in real time with the analytics result. We present the summary of an artifact study in a tertiary neonatal intensive care unit within a children's hospital where a real-time analytics system is being piloted as part of a clinical research study. We utilize the information gathered relating to the nature of these events and propose a framework to integrate the artifact events with the analytic results in real time
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle