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Enregistrement W2118579843 · doi:10.1197/jamia.m1462

Incorporating the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) into an Electronic Health Record to Create Indicators of Function: Proof of Concept Using the SF-12

2004· article· en· W2118579843 sur OpenAlexaffabout
Nancy E. Mayo, Lise Poissant, Sara Ahmed, Lois Finch, Johanne Higgins, Nancy M. Salbach, Judith Soicher, Susan Jaglal

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Informatics Association · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreYork UniversityUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthMental healthQuality of life (healthcare)MedicineGerontologyCoding (social sciences)Stroke (engine)CohortPopulationPatient-Reported Outcomes Measurement Information SystemPsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyPsychometricsComputerized adaptive testingPsychiatryRehabilitationStatisticsEnvironmental healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this proof-of-concept study was to assess the feasibility of using a generic health measure to create coded functional status indicators and compare the characterization of a stroke population using coded functional indicators and using health-related quality-of-life summary measures alone. DESIGN: Multiple raters assigned International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) codes to the items of the 12-Item Short Form Health Survey (SF-12). Data for comparing the information from the SF-12 and from ICF codes were derived from the Montreal Stroke Cohort Study that was set up to examine the long-term impact of stroke. Available for analysis were data from 604 persons with stroke, average age 69 years, and 488 controls, average age 62 years. MEASUREMENT: The SF-12 provides two summary scores, one for physical health and one for mental health. Domains of the ICF are coded to three digits, before the decimal; specific categorizations of impairments, activity limitations, and participation restrictions are coded to four digits before the decimal. RESULTS: Persons with stroke scored, on average, approximately 10 points lower than controls on physical and mental health. The ICF coding indicated that this was attributed, not surprisingly, to greater difficulty in doing moderate activities including housework, climbing stairs, and working and was not attributed to differences in pain. Differences in mental health were attributed most strongly to greater fatigue (impairment in energy), but all areas of mental health were affected to some degree. CONCLUSION: The ICF coding provided enhanced functional status information in a format compatible with the structure of administrative health databases.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · 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
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

Citations53
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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