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Enregistrement W2474000235 · doi:10.15265/iys-2016-s003

Visualization of the IMIA Yearbook of Medical Informatics Publications over the Last 25 Years

2016· article· en· W2474000235 sur OpenAlexaff
H. Tam-Tham, Evan Minty, Dean Yergens

Notice bibliographique

RevueYearbook of Medical Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYearbookHealth informaticsComputer scienceInformaticsData scienceBibliometricsVisualizationWorld Wide WebLibrary scienceHealth careData miningPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The last 25 years have been a period of innovation in the area of medical informatics. The International Medical Informatics Association (IMIA) has published, every year for the last quarter century, the Yearbook of Medical Informatics, collating selected papers from various journals in an attempt to provide a summary of the academic medical informatics literature. The objective of this paper is to visualize the evolution of the medical informatics field over the last 25 years according to the frequency of word occurrences in the papers published in the IMIA Yearbook of Medical Informatics. METHODS: A literature review was conducted examining the IMIA Yearbook of Medical Informatics between 1992 and 2015. These references were collated into a reference manager application to examine the literature using keyword searches, word clouds, and topic clustering. The data was considered in its entirety, as well as segregated into 3 time periods to examine the evolution of main trends over time. Several methods were used, including word clouds, cluster maps, and custom developed web-based information dashboards. RESULTS: The literature search resulted in a total of 1210 references published in the Yearbook, of which 213 references were excluded, resulting in 997 references for visualization. Overall, we found that publications were more technical and methods-oriented between 1992 and 1999; more clinically and patient-oriented between 2000 and 2009; and noted the emergence of "big data", decision support, and global health in the past decade between 2010 and 2015. Dashboards were additionally created to show individual reference data, as well as, aggregated information. CONCLUSION: Medical informatics is a vast and expanding area with new methods and technologies being researched, implemented, and evaluated. Determining visualization approaches that enhance our understanding of literature is an active area of research, and like medical informatics, is constantly evolving as new software and algorithms are developed. This paper examined several approaches for visualizing the medical informatics literature to show historical trends, associations, and aggregated summarized information to illustrate the state and changes in the IMIA Yearbook publications over the last quarter century.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,380 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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