MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3045907976 · doi:10.2196/17962

Fueling Clinical and Translational Research in Appalachia: Informatics Platform Approach

2020· article· en· W3045907976 sur OpenAlexvenueno aff
Alfred Cecchetti, Niharika Bhardwaj, Usha Murughiyan, Gouthami Kothakapu, Uma Sundaram

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Systems and Technology Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésData scienceHealth informaticsInformaticsAppalachiaData warehouseAnalyticsTranslational researchComputer scienceHealth careVariety (cybernetics)Identification (biology)Knowledge managementMedicineEngineeringData miningPublic healthArtificial intelligenceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Appalachian population is distinct, not just culturally and geographically but also in its health care needs, facing the most health care disparities in the United States. To meet these unique demands, Appalachian medical centers need an arsenal of analytics and data science tools with the foundation of a centralized data warehouse to transform health care data into actionable clinical interventions. However, this is an especially challenging task given the fragmented state of medical data within Appalachia and the need for integration of other types of data such as environmental, social, and economic with medical data. OBJECTIVE: This paper aims to present the structure and process of the development of an integrated platform at a midlevel Appalachian academic medical center along with its initial uses. METHODS: The Appalachian Informatics Platform was developed by the Appalachian Clinical and Translational Science Institute's Division of Clinical Informatics and consists of 4 major components: a centralized clinical data warehouse, modeling (statistical and machine learning), visualization, and model evaluation. Data from different clinical systems, billing systems, and state- or national-level data sets were integrated into a centralized data warehouse. The platform supports research efforts by enabling curation and analysis of data using the different components, as appropriate. RESULTS: The Appalachian Informatics Platform is functional and has supported several research efforts since its implementation for a variety of purposes, such as increasing knowledge of the pathophysiology of diseases, risk identification, risk prediction, and health care resource utilization research and estimation of the economic impact of diseases. CONCLUSIONS: The platform provides an inexpensive yet seamless way to translate clinical and translational research ideas into clinical applications for regions similar to Appalachia that have limited resources and a largely rural population.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0200,010
Science ouverte0,0040,025
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,244 · 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
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical InformaticsMême sujetInformation Systems and Technology ApplicationsTravaux en français237 207