Toward a care process metamodel: for business intelligence healthcare monitoring solutions
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
Improving care processes in healthcare institutions relies on effectively monitoring and making timely decisions for improving patient experience. Business Intelligence solutions have proven to be effective for monitoring processes in other industries. However, healthcare organizations face three challenges for implementing Business Intelligence solutions that effectively monitor care processes. First, the great variation of processes in healthcare domain makes it difficult to model them. Second, there is a gap between abstract administrative indicators and fine-grained operation-level measures of healthcare processes. Finally, it is difficult to reuse the underlying healthcare processes used for other successful solutions. In this paper, we present a Care Process Metamodel geared towards modeling healthcare processes. This metamodel (a) provides a platform for creating uniform care processes, (b) enables hierarchical care processes for modeling of composite processes as well as bridging the gap between abstract performance indicators and operation-level measures of healthcare processes, and (c) facilitates reusing the processes and the data structures required for monitoring them. This metamodel thus addresses some of the challenges for implementing successful Business Intelligence care process monitoring solutions for healthcare organizations. We also demonstrate how the Care Process Metamodel-based processes fit into an architecture, where data collected about encounters of patients can be used by stakeholders for improving the process and its execution. We use samples of cardiac-related processes to illustrate our approach.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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