Intégration d’une base de données de produits de santé naturels à un progiciel pharmacie en établissement de santé
Notice bibliographique
Résumé
ObjectifL’objectif de cet article est de presenter les modalites d’integration d’une base de donnees de produits de sante naturels (PSN) a un progiciel pharmacie en etablissement de sante.Materiels et methodesIl s’agit d’une etude descriptive avec analyse de faisabilite menee au sein du CHU Sainte-Justine, Montreal, QC, Canada. Dans un premier temps, deux bases de donnees ont ete comparees (Natural Standard ® et Natural Medicines Comprehensive Database). Les donnees de la base retenue ont dans un deuxieme temps ete inclues dans des pages web.ResultatsA partir d’une revue documentaire et d’une evaluation des deux bases de donnees en ligne, nous avons retenu la base Natural Standard ®. Nous avons developpe un programme en asp.net interface a l’intranet de la pharmacie. Un total de 53 895 couples d’interactions et de 1 512 denominations communes de medicaments ont ete importes de Natural Standard ®. Un total de 1 765 couples de denominations communes de Natural Standard ® et de GesPhaRx ® (logiciel de gestion des dossiers therapeutiques des patients) ont ete saisies manuellement.ConclusionIl existe peu de donnees en ce qui concerne l’integration de bases de donnees de produits de sante naturels a des livrets therapeutiques informatises. Cette etude de faisabilite decrit le concept permettant l’integration de pres de 60 000 couples d’interactions medicaments-PSN sous format web en temps reel en etablissement de sante.
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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».