MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2395973129 · doi:10.3233/978-1-58603-979-0-241

Mobile ICT Support for the Continuum of Care

2009· article· en· W2395973129 sur OpenAlexaff
Masako Miyazaki, Toshio Ohyanagi, Bonnie Dobbs, Marguerite Rowe, Steve Sutphen, James Miller, Albert W. Cook

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyContinuum of careComputer scienceWorld Wide WebPolitical scienceHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Wireless Wearable Physiological Monitor (WWPM) is designed to provide unobtrusive, regular, remote physiological monitoring of clients within their home environment. Its goal is to provide enough health support functions to enable its user to remain at home while being under a limited form of medical supervision. The WWPM solution will reduce the care burden on families and friends while providing a level of continuous care for the ill or elderly. The WWPM solution is a combination of non-invasive sensors that monitor a person's physiological data and a two-way communication system that allows the physiological data to be sent to a central computer application. The central application can interpret the data received and automatically prompt the client to take appropriate action or alert a care provider who can intervene with the needed support. The central application is intended for use by care providers within the traditional continuum, that is, as a component in a patient's health management or care plan. It is this combination of data, professional care and communication that will produce the medical and behavioral outcomes necessary for individuals to manage their health outside of traditional health service institutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,388 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudies in health technology and informaticsMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207