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Enregistrement W2123089480 · doi:10.1177/1460458207079836

Evaluation of accuracy of drug interaction alerts triggered by two electronic medical record systems in primary healthcare

2007· article· en· W2123089480 sur OpenAlexafffund
Rekha Gaikwad, Ingrid Sketris, Michael Shepherd, Jack Duffy

Notice bibliographique

RevueHealth Informatics Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensNova Scotia Health Research FoundationCanadian Foundation for Healthcare ImprovementDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaResearch Nova ScotiaCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésWorkflowClinical decision support systemComputer scienceElectronic medical recordAdverse drug eventMedical recordDrugHealth careMedicineMedical emergencyDecision support systemData miningDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a study to evaluate the accuracy of drug interaction (DI) alerts triggered by two electronic medical record (EMR) systems in primary healthcare. A scenario-based software architecture analysis methodology (SAAM) was used with drug-drug interaction (DDI) pairs in hypothetical patient scenarios. A literature search identified common drugs used in the management of conditions in the elderly population. Three reference programs determined the level of severity of drug interactions, and a common severity rating scale was adapted. The EMR systems showed a limited potential to identify 'severe' clinically significant DDIs and considerable probability for triggering spurious alerts. This may explain the overriding of DI alerts and the interruption of the workflow of users of EMR systems. Reasons for EMR system deficiency included unavailable updates or programming, database functioning discrepancies, and controversies in the clinical evidence.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,275
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,275
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations37
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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