Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to design and implement a clinical history database capable of linking to our database of quantitative results from <sup>99m</sup>Tc-mercaptoacetyltriglycine (MAG3) renal scans and export a data summary for physicians or our software decision support system. <b>Methods:</b> For database development, we used a commercial program. Additional software was developed in Interactive Data Language. MAG3 studies were processed using an in-house enhancement of a commercial program. The relational database has 3 parts: a list of all renal scans (the RENAL database), a set of patients with quantitative processing results (the Q2 database), and a subset of patients from Q2 containing clinical data manually transcribed from the hospital information system (the CLINICAL database). To test interobserver variability, a second physician transcriber reviewed 50 randomly selected patients in the hospital information system and tabulated 2 clinical data items: hydronephrosis and presence of a current stent. The CLINICAL database was developed in stages and contains 342 fields comprising demographic information, clinical history, and findings from up to 11 radiologic procedures. A scripted algorithm is used to reliably match records present in both Q2 and CLINICAL. An Interactive Data Language program then combines data from the 2 databases into an XML (extensible markup language) file for use by the decision support system. A text file is constructed and saved for review by physicians. <b>Results:</b> RENAL contains 2,222 records, Q2 contains 456 records, and CLINICAL contains 152 records. The interobserver variability testing found a 95% match between the 2 observers for presence or absence of ureteral stent (κ = 0.52), a 75% match for hydronephrosis based on narrative summaries of hospitalizations and clinical visits (κ = 0.41), and a 92% match for hydronephrosis based on the imaging report (κ = 0.84). <b>Conclusion:</b> We have developed a relational database system to integrate the quantitative results of MAG3 image processing with clinical records obtained from the hospital information system. We also have developed a methodology for formatting clinical history for review by physicians and export to a decision support system. We identified several pitfalls, including the fact that important textual information extracted from the hospital information system by knowledgeable transcribers can show substantial interobserver variation, particularly when record retrieval is based on the narrative clinical records.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».