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Enregistrement W2918292484 · doi:10.1016/j.annepidem.2019.01.015

Mind the gap: observation windows to define periods of event ascertainment as a quality control method for longitudinal electronic health record data

2019· article· en· W2918292484 sur OpenAlexafffund
Keri N. Althoff, Cherise Wong, Brenna Hogan, Fidel Desir, Bin You, Elizabeth Humes, Jinbing Zhang, Yuezhou Jing, Sharada P. Modur, Jennifer Lee, Aimee Freeman, Mari M. Kitahata, Stephen Van Rompaey, William C. Mathews, Michael A. Horberg, Michael J. Silverberg, Ángel M. Mayor, Kate Salters, Richard D. Moore, Stephen J. Gange

Notice bibliographique

RevueAnnals of Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Eye InstituteNational Institute on AgingNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGovernment of AlbertaAgency for Healthcare Research and QualityNational Center for Advancing Translational SciencesHealth Resources and Services AdministrationNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Event (particle physics)Control (management)Health recordsEvent dataElectronic health recordData qualityLongitudinal dataStatisticsData miningArtificial intelligenceOperations managementHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,358
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,358
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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