A Methodology for Development of Clinical Performance Monitoring Applications
Notice bibliographique
Résumé
Clinical performance monitoring applications enable performance management of care processes in clinical settings. Although information technology has been advocated as a solution to support the provision of better care, the development of clinical performance monitoring applications is often a non-trivial task. A high rate of failure in IT healthcare project implementations has been reported in the literature due to the disconnect between clinicians and the development team. Furthermore, challenges inherent to the configuration of the healthcare system add to the complexity of developments. Often data sources are not adequately structured or cannot be accessed in a timely fashion; processes are uncoordinated or ill-defined; a plethora of information technologies across different healthcare organizations make interoperability problematic; and there are concerns related to privacy and security. Getting the right information to measure the achievement of the right goals at the right time for the right people is the main task to address when developing clinical performance monitoring applications. In this thesis we propose a development methodology that combines technical and managerial aspects of application development following a user-centered approach. It involves the engagement of stakeholders and users throughout in a three phase iterative process of modeling, implementation and evaluation to ensure user acceptance and adoption of applications when deployed. In particular, our focus is on the development of mobile clinical performance monitoring applications, where raw data about clinical problems are logged by healthcare providers and then transformed into meaningful reports that will support decision-making. The development methodology is evaluated using a case study of a Resident Practice Profile (RPP) application that was developed by a team lead by Dr. Gary Viner from the University of Ottawa medical school.
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 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 | 0,025 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».