Exploring a Clinically Friendly Web-Based Approach to Clinical Decision Support Linked to the Electronic Health Record: Design Philosophy, Prototype Implementation, and Framework for Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computer-based clinical decision support (CDS) is an important component of the electronic health record (EHR). As an increasing amount of CDS is implemented, it will be important that this be accomplished in a fashion that assists in clinical decision making without imposing unacceptable demands and burdens upon the provider's practice. OBJECTIVE: The objective of our study was to explore an approach that allows CDS to be clinician-friendly from a variety of perspectives, to build a prototype implementation that illustrates features of the approach, and to gain experience with a pilot framework for assessment. METHODS: The paper first discusses the project's design philosophy and goals. It then describes a prototype implementation (Neuropath/CDS) that explores the approach in the domain of neuropathic pain and in the context of the US Veterans Administration EHR. Finally, the paper discusses a framework for assessing the approach, illustrated by a pilot assessment of Neuropath/CDS. RESULTS: The paper describes the operation and technical design of Neuropath/CDS, as well as the results of the pilot assessment, which emphasize the four areas of focus, scope, content, and presentation. CONCLUSIONS: The work to date has allowed us to explore various design and implementation issues relating to the approach illustrated in Neuropath/CDS, as well as the development and pilot application of a framework for assessment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».