Towards a Knowledge-Based Recommender System for Linking Electronic Patient Records With Continuing Medical Education Information at the Point of Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Given the limits of human memory, clinicians have trouble recalling therapeutic recommendations, even when the clinician previously judged that the information relevant for the care of a specific patient. To tackle this problem, we present a knowledge-based recommender system prototype that links the electronic patient records to clinical information, previously delivered to the target physician and judged to be potentially beneficial. We developed this prototype within the context of RxTx, a Canadian continuing medical education program. We apply a constraint-based recommendation strategy as follows: (1) clinical experts (taggers) map a set of therapeutic recommendations (called Highlights) to a requirement statement built from the standard clinical codes and supplementary demographic information, when applicable; (2) a matching system identifies patient-Highlights recommendation pairs through requirement satisfaction; and (3) given a patient record being examined, the recommended Highlights can be retrieved online at the point of care. We tested this prototype using electronic medical records from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network and 87 therapeutic Highlights from the RxTx collection, evaluating the system's performance against a gold standard consisting of a two-expert consolidated patient-Highlight matching set for 150 patient records. The requirements-based recommendation system exhibits very high precision (mode: 1.0, 89% of the time; average precision: 0.95) and moderate recall (mode 1.0, 48.7% of the time; average recall: 0.61). The near-perfect precision minimizes the possibility of generating alert fatigue in physicians using the system. We note that more than half of the false negative results from the information being available in the text of the electronic medical records, but unavailable as a clinical code. The near-perfect precision over the tested patient set suggests that the system has the potential to deliver high-quality recommendations of clinical information at the point of care while being easily integrated within a continuing medical education program and the clinician's workflow.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle