eHealth and mHealth Pipelines for Clinical Decision Support to Improve Medication Selection and Safety
Notice bibliographique
Résumé
Although much work has been done over the past decade on developing personalized and evidence-based medicine, such as diagnostic tests based on genetics to better predict patients' responses to therapy, stumbling blocks remain that have prevented knowledge, tests, and other pertinent patient-centric data from becoming routine in clinical practice. The main problem with uptake and implementation centres on an absence of computational infrastructures to deliver an individualized approach at the point of care. This study focused on the creation of re-usable computer and mobile-based components of clinical decision support systems for patient-centric data. The goal was to develop eHealth and mHealth pipelines to not only create interactive delivery systems for medication selection and medication safety, but also to provide templates that can be re-used on provincial, pan-Canadian, and international scales. Through this research, a novel database structure for storing and analyzing data (CASTOR), augmented fast and frugal decision trees (FFTs), and mobile and web-based applications (AntiC), were developed to improve medication selection and medication safety. These projects were initially based on rationalizing, storing, and interpreting large genomic data sets, filtering the ensuing pharmacogenomically relevant data into automated decision trees for medication selection on a country-specific basis, and developing a work-frame template (BOW) to build clinical decision applications (apps) for smartphones and tablets. As a result of this project, ultimately, community and hospital pharmacists in Canada will be better informed about the safe handling and use of oral chemotherapeutics, preventing adverse drug reactions, and Ministries of Health in developing countries will have access to curated, pharmacogenomics-based decision trees specific to their countries to rationalize medication selection at no extra cost to local healthcare systems. The models we developed (CASTOR, augmented FFTs, and BOW) were deliberately designed and built with re-usable components that can be linked to future projects to generate targeted and focused clinical decision support and mHealth applications wherever needed. This will eventually allow for the implementation of rationalized clinical decision support applications and evidence-based knowledge translation at the point of care.
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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».