Health risk appraisal for older people in general practice using an expert system: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
The prevention of disability in later life is a major challenge facing industrialised societies. Primary care practitioners are well positioned to maintain and promote health in older people, but the British experience of population-wide preventive interventions has been disappointing. Health risk appraisal (HRA), an emergent information-technology-based approach from the USA, has the potential for fulfilling some of the objectives of the National Service Framework for Older People. Information technology and expert systems allow the perspectives of older people on their health and health risk behaviours to be collated, analysed and converted into tailored health promotion advice without adding to the workload of primary care practitioners. The present paper describes a preliminary study of the portability of HRA to British settings. Cultural adaptation and feasibility testing of a comprehensive health risk assessment questionnaire was carried out in a single group practice with 12,500 patients, in which 58% of the registered population aged 65 years and over participated in the study. Eight out of 10 respondents at all ages found the questionnaire easy or very easy to understand and complete, although more than one-third had or would have liked assistance. More than half felt that the length of the questionnaire was about right, and one respondent in 10 disliked some questions. Of those who completed the questionnaire and received tailored, written health promotion advice, 39% provided feedback on this with comments that can be used for increasing the acceptability of tailored advice. These findings have informed a wider exploratory study in general practice.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».