Enhancing Safety During a Pandemic Using Virtual Care Remote Monitoring Technologies and UML Modeling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper describes a methodology for gathering requirements and early design of remote monitoring technology (RMT) for enhancing patient safety during pandemics using virtual care technologies. As pandemics such as COrona VIrus Disease (COVID-19) progress there is an increasing need for effective virtual care and RMT to support patient care while they are at home. METHODS: The authors describe their work in conducting literature reviews by searching PubMed.gov and the grey literature for articles, and government websites with guidelines describing the signs and symptoms of COVID-19, as well as the progression of the disease. The reviews focused on identifying gaps where RMT could be applied in novel ways and formed the basis for the subsequent modelling of use cases for applying RMT described in this paper. RESULTS: The work was conducted in the context of a new Home of the Future laboratory which has been set up at the University of Victoria. The literature review led to the development of a number of object-oriented models for deploying RMT. This modeling is being used for a number of purposes, including for education of students in health infomatics as well as testing of new use cases for RMT with industrial collaborators and projects within the smart home of the future laboratory. CONCLUSIONS: Object-oriented modeling, based on analysis of gaps in the literature, was found to be a useful approach for describing, communicating and teaching about potential new uses of RMT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».