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Enregistrement W2325492974 · doi:10.3109/09638288.2016.1145258

Refinements of the ICF Linking Rules to strengthen their potential for establishing comparability of health information

2016· article· en· W2325492974 sur OpenAlexaff
Alarcos Cieza, Nora Fayed, Jerome Bickenbach, Birgit Prodinger

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityCentre for Disability Prevention and RehabilitationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityInternational Classification of Functioning, Disability and HealthCategorizationTransparency (behavior)Computer scienceProcess (computing)Knowledge managementManagement sciencePsychologyArtificial intelligenceRehabilitationEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The content of and methods for collecting health information often vary across settings and challenge the comparability of health information across time, individuals or populations. The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) contains an exhaustive set of categories of information which constitutes a unified and consistent language of human functioning suitable as a reference for comparing health information. Methods and results In two earlier papers, we have proposed rules for linking existing health information to the ICF. Further refinements to these existing ICF Linking Rules are presented in this paper to enhance the transparency of the linking process. The refinements involve preparing information for linking, perspectives from which information is collected and the categorization of response options. Issues regarding the linking of information not covered or unspecified within the ICF are also revisited in this paper. Conclusion: The ICF Linking Rules are valuable for enhancing comparability of health information to ensure that information is available in a consistent manner to serve as a foundation for evidence-based decision-making across all levels of health systems. The refinements presented in this paper enhance transparency in, and ultimately reliability of the process of, linking health information to the ICF. Implications for Rehabilitation The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) constitutes a unified and consistent language of human functioning suitable as a reference for comparing health information. Comparability of information is essential to ensure that the widest range of information is available in a consistent manner for any decision-maker at all levels of the health system. The refined ICF Linking Rules presented in this article outline the method to establish comparability of health information based on the ICF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,512
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,841
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5120,841
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,0230,021
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0190,023
Science ouverte0,0100,011
Intégrité de la recherche0,0100,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations583
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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