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Enregistrement W2140898635 · doi:10.1111/j.1365-2753.2006.00646.x

Seven reasons why health professionals search clinical information‐retrieval technology (CIRT): toward an organizational model

2006· review· en· W2140898635 sur OpenAlexaffabout
Pierre Pluye, Roland Grad, Martin Dawes, Joan C. Bartlett

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisRelevance (law)JudgementCuriosityCognitionKnowledge managementPsychologyMedical educationMedicineComputer scienceQualitative researchSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE AND AIM: Clinical Information-Retrieval Technology (CIRT) is increasingly used, for example in accessing drug databases. However, no comprehensive framework exists to understand why health professionals search for information using CIRT. The present article aims to propose such organizational framework. BACKGROUND: Our literature review suggests six reasons, of which three refer to cognitive objectives (C1, C2, C3) and three to organizational objectives (O1, O2, O3): (C1) to answer-solve-support a clinical question-problem-decision; (C2) to fulfil an educational-research objective; (C3) to search in general or for curiosity; (O1) to share information with patients; (O2) to exchange information with other health professionals; (O3) to plan-manage-monitor tasks with other health professionals. METHODS: The case study examined the use and impact of the InfoRetriever software on handheld computers in a Canadian family practice centre. Using the Critical Incident Technique, six family doctors were interviewed on specific events. A thematic analysis assigned extracts of interviews to reasons for use. FINDINGS AND CONCLUSION: Findings illustrate the six reasons, and suggest a seventh reason that refers to a cognitive objective, namely (C4) to overcome the limits of health professional memory. These seven reasons are interpreted according to the literature on information science and organization studies, which suggest ordering reasons at three levels of stimulation of learning and knowledge: none (objective not achieved), moderate (cognitive objective achieved), and high (organizational objective achieved). This paves the way toward a new evaluation of relevance of CIRT in everyday practice (judgement based on professionals' objective achievement) using an organizational model of information-retrieving processes.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,582
Tête enseignante GPT0,718
Écart entre enseignants0,136 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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