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Enregistrement W2059906619 · doi:10.5737/1181912x163154158

Getting results for hematology patients through access to the electronic health record

2006· article· en· W2059906619 sur OpenAlexafffundvenue
David Wiljer, Sima Bogomilsky, Pamela Catton, Cindy Murray, Janice Stewart, Mark D. Minden

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésElectronic health recordThe InternetMedicineHealth careFamily medicinePatient portalHealth recordsHealth informationMedical educationMedical emergencyMedical physicsInternet privacyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To conduct a needs assessment to identify patient and provider perceptions about providing patients with access to their electronic health record in order to develop an online system that is appropriate for all stakeholders. METHODS: Malignant hematology patients were surveyed and health care providers were interviewed to identify issues and validate concerns reported in the literature. Based on the analysed data, a prototype will be designed to examine the feasibility and efficacy of providing patients with access to their electronic health record and tailored information. RESULTS: 61% of patients reported using the internet to find health information; 89% were interested in accessing their electronic health record and 79% stated they would benefit from educational material along with the results. Staff members viewed patient online access to the record favourably, but expressed the importance of providing the necessary patient support and education. A Web-based prototype was developed for patients to review their registration data and blood results. CONCLUSIONS: Hematology oncology patients are more interested in using the internet to monitor their clinical information than to find health information. Using the constructed prototype, the feasibility of this project is currently being tested.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,401 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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