PRESTINE: The Pan-Canadian REspiratory STandards INitiative for Electronic Health Records
Notice bibliographique
Résumé
Background: PRESTINE was established to facilitate evidence-based clinical care, surveillance, and benchmarking. Aim: To identify and define respiratory data elements for EHRs that support and enable adherence with asthma guidelines. Methods: Potential data elements were based on a draft information model, including 425 elements in 28 categories. A Delphi Panel Working Group (WG) of 12 experts independently rated each element based on 4 domains (strength of evidence, clarity, relevance, feasibility) using a 5-point Likert Scale, plus an overall rating (include as core, optional or exclude). In Round 2, the WG voted on elements lacking consensus (defined as a simple majority) in Round 1. In Round 3 (a facilitated face-to-face meeting), whole group consensus on elements and data definitions is being sought. Results: Thirty-five redundant core elements were collapsed. After 2 rounds, consensus was achieved on 333 of the remaining 390 elements (86%)(Table 1), including trigger exposures, allergies, diagnostic tests, laboratory results, education provided, and asthma control. Round 3 results will address contentious elements and data definitions. Table 1 Conclusions: This standardization process will establish a common approach to defining respiratory elements that support primary and tertiary care for asthma, and spirometry documentation, while simultaneously enabling outcomes monitoring, benchmarking and performance evaluation.
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 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 | 0,099 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,010 |
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 ».