Evaluation of an ICD logging system to supplement an EMR in a Sub-Saharan country
Notice bibliographique
Résumé
Adoption of electronic medical records (EMRs) has been spotty and sluggish in the world, including the United States, despite the multiple benefits of medical technology and informatics. Though there are difficulties in establishing and maintaining an EMR system in a developing country, it is not impossible. The International Classification of Diseases (ICD) Logger, called CREDO (Clinical Rotation Evaluation and Documentation Organizer), developed by Edward Via College of Osteopathic Medicine (VCOM), provides a straightforward, economical EMR system to use in a developing country, such as Ghana. However, with a recently established EMR system developed locally and being used at the target new hospital, Healthwise Medical Center, the aim of the study was to use the common medical documentation language of the World Health Organization (WHO) ICD-10 codes to add value to the local EMR. This demonstration enabled the comparison of medical encounters in Ghana to those in the United States, specifically in Appalachia where VCOM students typically do their clinical rotations. We also evaluated the issues and tested the CREDO ICD Logger as a simple, stand-alone EMR system. Therefore, by collecting ICD data twice weekly from Ghana, a data point in Sub-Saharan Africa, it became possible to compare a public health snapshot of developing countries and sites in the United States.
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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 | 0,024 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».