An Infobutton For Web 2.0 Clinical Discussions: The Knowledge Linkage Framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to develop an infobutton to automatically retrieve published papers corresponding to a topic-specific online clinical discussion. The knowledge linkages infobutton is designed to supplement online clinical conversations with pertinent medical literature from Pubmed. The project involves three distinct steps: 1) Clinical messages around a specific problem are grouped together into a thread. 2) These threads are processed using Metamap to link the conversations to keywords from the MeSH lexicon. 3) These keywords are used in a novel search strategy to retrieve a set of papers from Pubmed, which are then returned to the user. A pilot study using the messages from 2007 and 2008, was conducted to compare the knowledge linkage search strategy to a vector space model and extended Boolean model. The knowledge linkage model proved to be significantly better in terms of precision ( p = 0.013 and 0.003, respectively) and recall ( p = 0.351 and 0.013). Pertinent papers were returned to over 55% of the threads. This approach has demonstrated how clinicians can supplement their peer communications with evidence based research. Future work should focus on how to improve the threading and keyword-mapping strategies.
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 | 0,017 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».