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Enregistrement W2120738315 · doi:10.3233/978-1-60750-946-2-101

MET System: a New Approach to m-Health in Emergency Triage

2004· article· en· W2120738315 sur OpenAlexaff
Wojtek Michalowski

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageMedical emergencyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MET (Mobile Emergency Triage) system is an m-health application that supports emergency triage of various types of acute pain at the point of care. The system is designed for use in the Emergency Department (ED) of a hospital and to aid physicians in disposition decisions. Given patient's condition, MET recommends a triage by consulting decision rules stored in the system's knowledge base. The rules have been created using a data mining method (based on rough set methodology) applied to data collected during a retrospective chart study and verified by the clinicians. MET is designed following the extended client-server architecture, suited for weak-connectivity conditions, where stable connection between clients and a server cannot be provided. The MET server interacts with the hospital's patient information system in order to retrieve information about patients admitted to the ED. It also stores current patients' demographic and clinical data to be exchanged with mobile clients. The MET mobile client, running on a Personal Digital Assistant (PDA), is used for collecting clinical data and supporting triage decisions. The support function runs solely on the client side, thus it can be invoked anytime and anywhere, even if there is no communication link with the server (e.g., there is no wireless network available in the ED). Due to implementation on PDAs and working in weak-connectivity conditions, the MET system is very well suited for use in the ED and fits seamlessly into the regular clinical workflow without introducing any hindrances or disruptions that are often reported when using stationary (i.e., working on desktop computers) clinical systems. The system facilitates patient-centered service and timely, high quality patient management. It provides recommendations using a limited amount of clinical data, normally available at the point of care. Furthermore, it provides a possibility for the structured evaluation of this data by an attending physician.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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