Mapping Clinical Contents onto Longitudinal Depictions of Cross-Continuum Service Events in Island Health: Clinical Context Coding Scheme
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAll bits of clinical information acquire meaning against a backdrop of longitudinal engagement with a potentially large constellation of services. Full cross-continuum transactional data will be refractory to analysis unless the full continuum of service locations can be rendered in a form that is transparent with regard to target populations.
 Objectives and ApproachThe work entailed two streams of activity: (1) building a six-dimensional framework (Clinical Context Coding Scheme - CCCS) that is layered directly onto the full array of secondary and tertiary service locations to render transparent the clinical function of the services; and (2) developing tools that work from that framework to reduce very large numbers of granular service entities down to a smaller number of clinically-functionally homogeneous entities. This solution serves both to supply the data in an analyzable form, and to address problems of small cell sizes and associated challenges around risk for re-identification of high-dimensional longitudinal data sets.
 ResultsThe CCCS consists of an extensible array of meta-data categories (currently six) that are layered onto each of the 1700 service locations extracted from the location build in Island Health’s deployment of the Cerner EHR. This scheme was linked to the large body of longitudinal encounter data in Island Health. Service encounters, classified and aggregated using this CCCS scheme, were used to perform the following functions: (a) supply a base longitudinal encounter layer onto which other data sets could be superimposed (linked); (b) generate within-person-over-time visualizations of individual patients that reflects full secondary and tertiary cross-continuum service utilization; (c) generate cohort definitions reflecting patterns of service utilization, and (d) generate aggregate level reports that summarize full cross-continuum service utilization for cohorts.
 Conclusion/Implications
 The CCCS produces views of patients that are more complete and/or quite different from those created with the “usual datasets” (e.g., Acute Care + ER). Applying the scheme to diverse populations (e.g. addictions; stroke patients) illustrates the scheme’s viability – and the consequences/costs of NOT bring the full continuum into focus.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».