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Enregistrement W2157544090 · doi:10.1197/jamia.m2005

Viewpoint: A Pragmatic Approach to Constructing a Minimum Data Set for Care of Patients with HIV in Developing Countries

2006· article· en· W2157544090 sur OpenAlexaff
William M. Tierney, Eduard J. Beck, Reed M. Gardner, Beverly Musick, Morgan C. Shields, N. M. Shiyonga, Mark Spohr

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Informatics Association · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthRockefeller FoundationWorld Health OrganizationFogarty International CenterU.S. Department of Energy
Mots-clésMinimum Data SetDeveloping countryHealth informaticsComputer scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)Health careData setData qualityInformaticsSet (abstract data type)Data managementData scienceData miningMedicineFamily medicineNursingArtificial intelligencePublic healthBusinessPolitical scienceMarketingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing quality health care requires access to continuous patient data that developing countries often lack. A panel of medical informatics specialists, clinical human immunodeficiency virus (HIV) specialists, and program managers suggests a minimum data set for supporting the management and monitoring of patients with HIV and their care programs in developing countries. The proposed minimum data set consists of data for registration and scheduling, monitoring and improving practice management, and describing clinical encounters and clinical care. Data should be numeric or coded using standard definitions and minimal free text. To enhance accuracy, efficiency, and availability, data should be recorded electronically by those generating them. Data elements must be sufficiently detailed to support clinical algorithms/guidelines and aggregation into broader categories for consumption by higher level users (e.g., national and international health care agencies). The proposed minimum data set will evolve over time as funding increases, care protocols change, and additional tests and treatments become available for HIV-infected patients in developing countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations33
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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