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Enregistrement W3117079728 · doi:10.2196/31980

Expressiveness of an International Semantic Standard for Wound Care: Mapping a Standardized Item Set for Leg Ulcers to the Systematized Nomenclature of Medicine–Clinical Terms

2021· article· en· W3117079728 sur OpenAlexvenueno aff
Jens Hüsers, Mareike Przysucha, Moritz Esdar, Swen Malte John, Ursula Hübner

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésSNOMED CTTerminologySystematized Nomenclature of MedicineInteroperabilityMedicineHealth careDocumentationArtificial intelligenceComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic health conditions are on the rise and are putting high economic pressure on health systems, as they require well-coordinated prevention and treatment. Among chronic conditions, chronic wounds such as cardiovascular leg ulcers have a high prevalence. Their treatment is highly interdisciplinary and regularly spans multiple care settings and organizations; this places particularly high demands on interoperable information exchange that can be achieved using international semantic standards, such as Systematized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms (SNOMED CT). OBJECTIVE: This study aims to investigate the expressiveness of SNOMED CT in the domain of wound care, and thereby its clinical usefulness and the potential need for extensions. METHODS: A clinically consented and profession-independent wound care item set, the German National Consensus for the Documentation of Leg Wounds (NKDUC), was mapped onto the precoordinated concepts of the international reference terminology SNOMED CT. Before the mapping took place, the NKDUC was transformed into an information model that served to systematically identify relevant items. The mapping process was carried out in accordance with the ISO/TR 12300 formalism. As a result, the reliability, equivalence, and coverage rate were determined for all NKDUC items and sections. RESULTS: The developed information model revealed 268 items to be mapped. Conducted by 3 health care professionals, the mapping resulted in moderate reliability (κ=0.512). Regarding the two best equivalence categories (symmetrical equivalence of meaning), the coverage rate of SNOMED CT was 67.2% (180/268) overall and 64.3% (108/168) specifically for wounds. The sections general medical condition (55/66, 83%), wound assessment (18/24, 75%), and wound status (37/57, 65%), showed higher coverage rates compared with the sections therapy (45/73, 62%), wound diagnostics (8/14, 57%), and patient demographics (17/34, 50%). CONCLUSIONS: The results yielded acceptable reliability values for the mapping procedure. The overall coverage rate shows that two-thirds of the items could be mapped symmetrically, which is a substantial portion of the source item set. Some wound care sections, such as general medical conditions and wound assessment, were covered better than other sections (wound status, diagnostics, and therapy). These deficiencies can be mitigated either by postcoordination or by the inclusion of new concepts in SNOMED CT. This study contributes to pushing interoperability in the domain of wound care, thereby responding to the high demand for information exchange in this field. Overall, this study adds another puzzle piece to the general knowledge about SNOMED CT in terms of its clinical usefulness and its need for further extensions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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