Social Cognitive Ontology and User Driven Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
The chapter starts from the premise that illness and healthcare are predominantly social phenomena that shape the perspectives of key stakeholders of healthcare. It introduces readers to the concepts associated around the term ontology with particular reference to philosophical, social and computer ontology and teases out the relations between them. It proposes a synthesis of these concepts with the term ‘social cognitive ontological constructs’ (SCOCs). The chapter proceeds to explore the role of SCOCs in the generation of human emotions that are postulated to have to do more with cognition (knowledge) than affect (feelings). The authors propose a way forward to address emotional needs of patients and healthcare givers through informational feedback that is based on a conceptual framework incorporating SCOCs of key stakeholders. This would come about through recognizing the clinical encounter for what it is: a shared learning experience. The chapter proceeds to identify problems with the traditional development of top down medical knowledge and the need to break out of the well meaning but restrictive sub specialty approach. It uses the term de specialization to describe the process of breaking out of the traditional top down mold which may be achieved by collaborative learning not only across various medical specialties but also directly from the patient and her “other” caregivers. Finally it discusses current efforts in the medical landscape at bringing about this silent revolution in the form of a Web-based user driven healthcare. It also supplies a few details of the attempts made by the authors in a recent project trying to create electronic health records in a user driven manner beginning with the patient’s version of their perceived illness with data added on as the patient traverses his/her way through various levels of care beginning from the community to the tertiary care hospital. The data contained within these records may then be effectively and anonymously shared between different patients and health professionals who key in their own experiential information and find matching individual experiential information through text tagging in a Web 2.0 platform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,029 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».