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Enregistrement W2118512989 · doi:10.1109/memea.2011.5966652

Combined Physician-Parent Decision Support tool for the neonatal intensive care unit

2011· article· en· W2118512989 sur OpenAlexaff
Monique Frize, Erika Bariciak, Sandra Dunn, Sabine Weyand, Jeff Gilchrist, Stuart Tozer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioChamplain Regional CollegeUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDecision support systemNeonatal intensive care unitClinical decision support systemWork (physics)Computer scienceNursingMedicineProcess managementEngineeringHuman–computer interactionPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we explore the design options for the development of a combined physician-parent decision support tool for a neonatal intensive care unit (NICU), known as PPADS or Physician and Parent Decision Support. The work incorporates previous research on the development of a clinical data repository and the development of an NICU clinical decision support system (CDSS) for physicians that predicts mortality and a number of potential complications. In this work, we are combining the physician and parent tools to develop a system designed to facilitate parents' involvement in the shared decision-making process for difficult treatment decisions for their critically ill babies in the NICU. We have described the framework and architectural design for developing the combined physician-parent tool. We identified the design criteria and mode of operation, as well as the standards that apply to this type of decision system. We also explored the existing open-source technologies that would best fit this type of design. Finally, we have developed a prototype of the system that was evaluated by our physician partner and a nurse decision support specialist. Future work will involve a pilot usability study in a tertiary level NICU.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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