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Enregistrement W2480378205 · doi:10.4018/978-1-61520-777-0.ch009

Personal Health Information in the Age of Ubiquitous Health

2010· book-chapter· en· W2480378205 sur OpenAlexaff
David Wiljer, Sara Urowitz, Erin Jones

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Research and Practices
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumerismStandardizationBusinessHealth carePublic relationsInternet privacyKnowledge managementTracking (education)Medical prescriptionNursingMedicinePsychologyPolitical scienceComputer scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have long passed through the information age into an information perfusion in health care, and new strategies for managing it are emerging. The ubiquity of health information has transformed the clinician, the public, and the patient, forever changing the landscape of health care in the shift toward consumerism and the notion of the empowered patient. This chapter explores essential issues of ubiquitous health information (UHI), beginning with its origins in the explosion of health information and the advent of new technologies. Challenges of UHI include privacy issues, change management, and the lack of basic infrastructure. However, benefits for patients include improvements in access to information, communication with providers, prescription renewals, medication tracking, and the ability to self-manage their conditions. Benefits at the organizational level include increased patient satisfaction, continuity of care, changes in costing models and improved standardization of care as organizations streamline processes to address this change in clinical practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,357 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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