Patient Communication: Talking the talk: new online interpretation system
Notice bibliographique
Résumé
An innovative interpretation service that allows medical staff to converse directly with non-English speaking patients at New York's Bellevue Hospital Center is proving to be cost-effective and efficient, an International Conference on Urban Health was told. The remote simultaneous medical interpretation system is more accurate than other types of interpretation, said Dr. Francesca Gany, director of the Center for Immigrant Health at the New York University School of Medicine. The interpretation service, which uses voice-over-Internet technology, is a world first. The health professional and patient each wear a headset attached to an Internet protocol phone. The phone connects them to interpreters, who translate as they speak. “It's our hope that this will become global,” Gany told conference participants in New York last fall. The service, which costs about US$1 a minute, will soon be available through the New York hospital system. An error analysis done by Gany's centre found simultaneous translation to be more accurate than over-the-phone consecutive translation, or consecutive translation by a trained translator in the same room. In those situations, translators often forget to repeat something because of the time lapse, she said. The centre has also initiated a randomized controlled trial, comparing the new system with “usual and customary” ones, considering aspects such as patient adherence and test ordering. “There can be a hidden cost of not using [well qualified] interpreters, such as a tendency to order more tests,” Gany observed. — Ann Silversides, Toronto
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».