A Data Model for Teleconsultation in Managing High-Risk Pregnancies: Design and Preliminary Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Teleconsultation is a guarantor for virtual supervision of clinical professors on clinical decisions made by medical residents in teaching hospitals. Type, format, volume, and quality of exchanged information have a great influence on the quality of remote clinical decisions or tele-decisions. Thus, it is necessary to develop a reliable and standard model for these clinical relationships. OBJECTIVE: The goal of this study was to design and evaluate a data model for teleconsultation in the management of high-risk pregnancies. METHODS: This study was implemented in three phases. In the first phase, a systematic review, a qualitative study, and a Delphi approach were done in selected teaching hospitals. Systematic extraction and localization of diagnostic items to develop the tele-decision clinical archetypes were performed as the second phase. Finally, the developed model was evaluated using predefined consultation scenarios. RESULTS: Our review study has shown that present medical consultations have no specific structure or template for patient information exchange. Furthermore, there are many challenges in the remote medical decision-making process, and some of them are related to the lack of the mentioned structure. The evaluation phase of our research has shown that data quality (P<.001), adequacy (P<.001), organization (P<.001), confidence (P<.001), and convenience (P<.001) had more scores in archetype-based consultation scenarios compared with routine-based ones. CONCLUSIONS: Our archetype-based model could acquire better and higher scores in the data quality, adequacy, organization, confidence, and convenience dimensions than ones with routine scenarios. It is probable that the suggested archetype-based teleconsultation model may improve the quality of physician-physician remote medical consultations.
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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 | 0,034 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».