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Enregistrement W2148666996

Diagnostic codes in dentistry--definition, utility and developments to date.

2002· article· en· W2148666996 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiagnosis codeMedical diagnosisChartVariety (cybernetics)MedicineService (business)Best practiceOral healthHealth careMedical emergencyFamily medicineComputer scienceBusinessEnvironmental healthPolitical sciencePathologyArtificial intelligencePopulationLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diagnostic codes are computer-readable descriptors of patients' conditions contained in computerized patient records. The codes uniquely identify the diagnoses or conditions identified at initial or follow-up examinations that are otherwise written in English or French on the patient chart. Dental diagnostic codes would allow dentists to access information on the types and range of conditions they encounter in their practices, enhance patient communication, track clinical outcomes and monitor best practices. For the profession, system-wide use of the codes could provide information helpful in understanding the oral health of Canadians, demonstrate improvements in oral health, track best practices system-wide, and identify and monitor the progress of high-need groups in Canada. Different systems of diagnostic codes have been implemented by program managers in Germany, the United Kingdom and North America. In Toronto, the former North York Community Dental Services developed and implemented a system that follows the logic used by the Canadian Dental Association for its procedure codes. The American Dental Association is now preparing for the release of SNODENT codes. The addition of diagnostic codes to the service codes already contained in computerized patient records could allow easier analysis of the rich evidence available on the oral health and oral health care of Canadians, thereby enhancing our ability to continuously improve 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations30
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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