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Enregistrement W2294798893 · doi:10.2196/iproc.4697

Review of Medical Device Connectivity in Neurocritical Care

2015· article· en· W2294798893 sur OpenAlex
Anna Rodriguez, M Ramsey, Michael Kohne, Dick Moberg

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurointensive careInteroperabilityIntensive careInformaticsHealth informaticsHealth informatics toolsMedicineMedical emergencyPatient careIntensive care medicineComputer scienceNursingEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multimodal monitoring is the standard of care in neuroscience intensive care units (neuro-ICUs) and it has led to the creation of a data-rich environment. However, the data collected from each patient still varies from hospital to hospital and is rarely collected in a standardized format; a “plug-and-play” interoperable approach is not yet available for medical devices in neuro-ICUs and this has hindered the creation and adoption of valuable informatics tools such as clinical decision support. Objective: This paper presents a review of the characteristics of the device interfaces that have been examined by Moberg Research, Inc. for the development of their platform for neurocritical care data integration. Methods: Neurocritical care device interfaces were reviewed by answering a series of questions designed to describe the adherence to specifications, the acceptance of standards, the overall quality of the protocols and to uncover potential pitfalls. Results: A total of 26 devices interfaces were examined in this process; 2 were discarded because of their analog nature. Device manufacturers did not provide protocol specification documents for 2 of the 24 device interfaces. In the case of device interfaces for which protocol specifications were provided, an unexpected degree of deviation was encountered. 18% of the protocol implementations exhibited a behavior substantially different from what expected based on the specifications. A large number (32%) exhibited undocumented behaviors. Out of the 24 examined protocol implementations, 3 did not provide a protocol version field in the output and only one was based on an existing communication and nomenclature standard. No form of identification for the device source and/or data types was included in the protocol for 29% of the investigated devices. One device did not specify the units either in the protocol specification or in the transmitted data. While some device protocols provided checksums or at least parity bits, 54% of the devices did not provide either. Conclusions: The results of this review revealed a lack of adherence to published/provided specifications, creating significant barriers to the development of connected, interoperable systems. Almost no data standardization was implemented in the analyzed protocols, which imposes a high degree of technological overhead for those institutions that want to implement a connected neuro-ICU. Additionally, the lack of transmission error detection schemes or source identification could lead to data misinterpretation and, consequently, to delayed or incorrect treatment of patients. In order to reduce the currently identified barriers to connectivity, it is our recommendation that medical device manufacturers provide a well-designed and documented communication protocol for their devices. We also anticipate that our research will lead to the development of “best practices” that manufacturers could follow in the absence of widely adopted standards applicable to neurocritical 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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,466

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,316 · 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