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Enregistrement W2346656780 · doi:10.4103/2153-3539.181768

A real-time dashboard for managing pathology processes

2016· article· en· W2346656780 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Pathology Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensIBM (Canada)University of OttawaOttawa HospitalCanadian Electricity Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDashboardComputer scienceProcess (computing)Digital pathologyMedicineData scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The Eastern Ontario Regional Laboratory Association (EORLA) is a newly established association of all the laboratory and pathology departments of Eastern Ontario that currently includes facilities from eight hospitals. All surgical specimens for EORLA are processed in one central location, the Department of Pathology and Laboratory Medicine (DPLM) at The Ottawa Hospital (TOH), where the rapid growth and influx of surgical and cytology specimens has created many challenges in ensuring the timely processing of cases and reports. Although the entire process is maintained and tracked in a clinical information system, this system lacks pre-emptive warnings that can help management address issues as they arise. AIMS: Dashboard technology provides automated, real-time visual clues that could be used to alert management when a case or specimen is not being processed within predefined time frames. We describe the development of a dashboard helping pathology clinical management to make informed decisions on specimen allocation and tracking. METHODS: The dashboard was designed and developed in two phases, following a prototyping approach. The first prototype of the dashboard helped monitor and manage pathology processes at the DPLM. RESULTS: The use of this dashboard helped to uncover operational inefficiencies and contributed to an improvement of turn-around time within The Ottawa Hospital's DPML. It also allowed the discovery of additional requirements, leading to a second prototype that provides finer-grained, real-time information about individual cases and specimens. CONCLUSION: We successfully developed a dashboard that enables managers to address delays and bottlenecks in specimen allocation and tracking. This support ensures that pathology reports are provided within time frame standards required for high-quality patient care. Given the importance of rapid diagnostics for a number of diseases, the use of real-time dashboards within pathology departments could contribute to improving the quality of patient care beyond EORLA's.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,327 · 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