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Enregistrement W2117372155 · doi:10.4067/s0718-18762010000100006

Policy-based Data Integration for e-Health Monitoring Processes in a B2B Environment: Experiences from Canada

2010· article· en· W2117372155 sur OpenAlexafffundabout
Benjamin Eze, Craig Kuziemsky, Liam Peyton, Grant Middleton, Alain Mouttham

Notice bibliographique

RevueJournal of theoretical and applied electronic commerce research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChamplain Local Health Integration Network
Mots-clésComputer scienceHealth dataProcess managementData integrationData scienceBusinessKnowledge managementData miningEnvironmental resource managementHealth careEnvironmental scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

eHealth processes are data-focused, event-driven, and dynamic. They are systematically monitored for compliance with legislation, organizational guidelines and quality of care protocols. Community care, especially at home care, frequently requires the cooperation and integration of care processes across several providers and organizations. Service Oriented Architecture (SOA) through Web services and business process automation through Business Process Execution Language (BPEL) is emerging as a framework for business process integration over the Internet, but does not address all information management requirements of eHealth monitoring processes particularly with respect to policy compliance and event-based data integration. In this paper, we extend the traditional SOA framework to define a flexible policy-based approach for defining and monitoring streaming event data based on a general publish/subscribe model in a business-to-business (B2B) healthcare network. The work described here is design-oriented research where the purpose is to show the utility of the proposed framework. The approach is evaluated based on information management requirements drawn from a case study of palliative care and a prototype implementation.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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