Assessing the impact of clinical information‐retrieval technology in a family practice residency
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVE: Evidence-based sources of information do not integrate self-assessment tools to assess the impact of a users' search for clinical information. We present a method to evaluate evidence-based sources of information, by systematically assessing the impact of searches for clinical information in everyday practice. METHODS: We integrated an information management tool (InfoRetriever 2003) with an educational intervention in a cohort of 26 family medicine residents. An electronic impact assessment scale was used by these doctors to report the perceived impact of each item of information (each hit) retrieved on hand-held computer. We compared the types of impact associated with hits in two distinct categories: clinical decision support systems (CDSS) vs. clinical information-retrieval technology (CIRT). Information hits in CDSS were defined as any hit in the following InfoRetriever databases: Clinical Prediction Rules, History and Physical Exam diagnostic calculator and Diagnostic Test calculator. CIRT information hits were defined as any hit in: Abstracts of Cochrane Reviews, InfoPOEMs, evidence-based practice guideline summaries and the Griffith's 5 Minute Clinical Consult. RESULTS: The impact assessment questionnaire was linked to 5160 information hits. 4946 impact assessment questionnaires were answered (95.9%), and 2495 contained reports of impact (48.4%). Reports of positive impact on doctors were most frequently in the areas of learning and practice improvement. In comparison to CDSS, CIRT hits were more frequently associated with learning and recall. CDSS hits were more frequently associated with reports of practice improvement. CONCLUSIONS: Our new method permits systematic and comparative assessment of impact associated with distinct categories of information.
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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 | 0,021 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».