The John Bryden memorial lecture: improving health with thecommunity health index and developments in record linkage
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
Dr. John Bryden was the executive officer of European Federation for Medical Informatics for a decade between 1998 and 2008. When he retired from active work within the federation, he was awarded an honorary fellowship. In one of his early papers from the 1960s, he described how some relatively novel machines called computers might replace the punched cards that were being used at the time. He saw, before many others, that computers could be used for the care of individual patients and even more so for groups of patients. He implemented a unique patient identifier (community health index) which has enabled Scotland to link electronic medical record data for clinical management of chronic disease deterministically. An example was the development of the Glasgow Coma Scale. One benefit of demonstrating significant value in projects such as this at an early stage of record linkage was that the governance framework for the use of data became relatively permissive. Another major success was diabetes care; it became possible to apply insights from the aggregate data to improve services and make them more efficient. Scotland has developed safe havens for data where not only the physical environment but also the people, mechanisms and projects are all subject to control to ensure safety and confidentiality. Similar moves are under way in Europe. TRANSFoRm (www.transformproject.eu) led by King's college in London is mainly focused on primary care data. Excellence in medical informatics is possible as a result of the work of its pioneers, including John Bryden's first paper suggesting that computers might be useful.
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.
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 | 0,043 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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