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Enregistrement W2404813076 · doi:10.3233/978-1-61499-203-5-132

Tailoring Decision Support to Suit User Needs: A Diagnostic Imaging Example

2013· article· en· W2404813076 sur OpenAlexaffabout
Janessa Griffith, Elizabeth M. Borycki, André Kushniruk

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision support systemMedicineMedical emergencyNursingPsychologyKnowledge managementMedical physicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unnecessary diagnostic imaging (DI) examinations raise concerns for patient safety and place stress on human and financial resources. To reduce unnecessary DI examinations, several Canadian pilot studies have investigated how decision support systems (DSS) could be utilized. Based on interview results from our previous research, in addition to a literature review, themes emerged that influenced the features and design of a DI DSS prototype. Features include having the referring professional indicate how the results of the examination will be utilized (i.e. for diagnosis or patient management), increasing communication between referring physicians/nurse practitioners and radiologists, and displaying previous DI examinations (or orders that are scheduled to take place) to avoid duplicate orders. Presenting a patient's cumulative radiation exposure, and having resources for information support to guide physicians through challenging clinical decisions are two other features included in the DSS prototype. By incorporating physician perspectives and current literature into the design, this DSS aims to promote the appropriate use of DI resources by supporting physicians and nurse practitioners in their DI ordering practices.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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