Yes, Doctors, You Were Right. The Data Were Wrong: One Organization’s Data Quality Journey
Notice bibliographique
Résumé
In 2012, publicly released reports indicated that the health outcomes at St. Joseph's Health Centre, Toronto (SJHC), may not be of the same quality when compared with those at peer hospitals. This surprised the leaders within the organization given that SJHC had a sound reputation for quality and patient safety within the sector. As a result, SJHC's senior management and medical leadership identified clinical outcomes and data quality as items to be addressed within its enterprise risk management framework with a focus on the methods by which data were collected, coded and used by clinicians. The following article describes the approach SJHC used to improve the quality of its clinical data and how it changed physician participation in examining data designed to help inform and improve care.
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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 | 0,101 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,027 |
| Communication savante | 0,031 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».