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Enregistrement W2941274929 · doi:10.3233/978-1-61499-951-5-80

FHIRForm: An Open-Source Framework for the Management of Electronic Forms in Healthcare

2019· article· en· W2941274929 sur OpenAlexaff
Andrew P. Costa, Norm Archer, Kamran Sartipi

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityMaintainabilityComputer scienceOpen sourceHealth careHealth informaticsSoftwareRendering (computer graphics)Software engineeringData scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic Forms (E-Forms) for data capture are vital for most health information systems in public health and clinical research. Standardized electronic forms ensure accurate data collection, consistent form rendering, easy maintainability, and interoperability. Adopting an innovation research method we explore the challenges of standardized data capture in healthcare and offer a pragmatic solution. We appraise existing standards and software to propose the list of requirements for an ideal E-form framework. Our proposed solution leverages FHIR specification and existing open-source software tools. We discuss how our open-source solution can be extended collaboratively and discuss its value using InterRAI instruments as examples.

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 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,013

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,415 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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