Application of Language Processing Techniques to Capture the Use of Nursing Clinical Terms from Narrative Statements: Report of a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors piloted the use of the "General Architecture for Text Engineering" (GATE) program in an analysis of writings from the nursing literature to determine if this standard language processing technique could be used to capture the use of complex nursing terms. This work was undertaken as an initial step in evaluating if widely-available natural language processing methods could be applied to narrative nursing notes in a way that a nursing diagnosis could be identified and extracted from a narrative text. METHODS: For purposes of the pilot study, the complex nursing term "powerlessness", which is identified as a NANDA-I nursing diagnosis, was selected as the test case. A PubMed search was performed on the term "powerlessness" limited to articles in the nursing literature that contained abstracts, resulting in 232 articles published between 1981 to 2010 meeting the criteria. Three-sentence extracts from each abstract were analyzed by applying GATE to identify noun and adjective roots occurring in close proximity to the index word, and then identifying if these proximal words reflected the standardized defining characteristics, adjectives and qualifiers of the diagnostic term. RESULTS: The analysis resulted identification 2,174 unique terms. While a few terms coincided with the NANDA-I defining characteristics of "powerlessness", most of the established defining characteristics were not reflected in the use of the term. CONCLUSIONS: Machine language processing techniques are promising in identifying meanings and contextual use of words related to nursing concepts, but the use of such words in published papers does not represent definitions found in standard nursing nomenclature. Nursing writers use terms that are also understood outside the disciplinary domain, making standardization and coding particularly challenging. Future research in Nursing should apply the techniques described to clinical reports and to evaluate the match between clinical usage and standardized meanings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».