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Enregistrement W2403397093 · doi:10.3233/978-1-58603-979-0-161

Capturing Pan-Canadian Primary Health Care Indicator Data Using Multiple Approaches for Data Collection

2009· article· en· W2403397093 sur OpenAlexaffabout
Patricia Sullivan-Taylor, Judith MacPhail

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionComputer sciencePrimary carePrimary health careData miningData scienceHealth careMedicineStatisticsFamily medicinePolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Institute for Health Information (CIHI), in collaboration with diverse stakeholders, led the development of pan-Canadian indicators to measure primary health care. In 2006, CIHI released a set of 105 pan-Canadian Primary Health Care (PHC) indicators that were developed with the assistance of national, provincial and territorial representatives, clinicians and researchers. Additionally, data gaps were identified in a series of reports. In 2006 and 2007, CIHI assessed options for closing the data gaps so that the indicators could be measured and reported. CIHI then began a program to build the data infrastructure needed for the PHC indicators. The program included the development of content standards for electronic medical records, a prototype of a voluntary reporting system, enhancements to surveys, and the development of reports. In 2006, fewer than 10% of the 105 indicators could be calculated with existing data sources. Now, four projects have begun and over 50% of the indicators are being captured. Important relationships have been established with key collaborators. These relationships will lead to the development of a reporting system prototype and to the refinement of PHC indicators and electronic medical record (EMR) content standards. The project for pan-Canadian PHC indicators has encouraged consultation and synergy. It has motivated CIHI to establish an information program to fill data gaps and to make PHC indicators available.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0240,055
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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