Evaluation of txt2MEDLINE and Development of Short Messaging Service–Optimized, Clinical Practice Guidelines in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Currently clinicians in sub-Saharan Africa have limited access to the Internet, whereas mobile phone access and use is extensive. The University of Pennsylvania in collaboration with the National Library of Medicine launched txt2MEDLINE, a short messaging service (SMS) query of PubMed/MEDLINE, and SMS-optimized clinical guidelines in Botswana. The objective of this project was to establish and evaluate the utility of these tools for clinicians in Botswana. MATERIALS AND METHODS: A local server was established at the University of Botswana that allowed clinicians to send queries and receive results via local (in-country) SMS text messaging on any type of cellular phone. The queries sent via txt2MEDLINE were returned as abbreviated "the bottom line" summaries of abstracts. The 2007 Botswana Treatment Guide was converted into a format that can be queried by SMS. Various types of healthcare workers were recruited to use and evaluate these services. RESULTS: Seventy-six healthcare workers attended training sessions for these services. In the preusage survey, most said they would use the services daily or weekly. During a 4-week trial period, use of these services dropped off dramatically. Participant feedback was collected and indicated that improvements in ease of use would increase the usage. CONCLUSIONS: This pilot project enables clinicians to query and receive PubMed abstract summaries and country-specific clinical guidelines using mobile phones. Feedback offers insight on how to improve this technology so that it can be adopted for long-term use. With further adjustments, these resources may provide an effective working model for other countries where limited Internet access impedes upon patient care.
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 | 0,050 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».