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Enregistrement W3157635025 · doi:10.1088/1361-6579/abfc9b

The critical care data exchange format: a proposed flexible data standard for combining clinical and high-frequency physiologic data in critical care

2021· article· en· W3157635025 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning in Healthcare
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésComputer scienceInteroperabilityData exchangeData sharingFile formatData miningData scienceInformation retrievalDatabaseWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. To develop a standardized format for exchanging clinical and physiologic data generated in the intensive care unit. Our goal was to develop a format that would accommodate the data collection pipelines of various sites but would not require dataset-specific schemas or ad-hoc tools for decoding and analysis. Approach. A number of centers had independently developed solutions for storing clinical and physiologic data using Hierarchical Data Format—Version 5 (HDF5), a well-supported standard already in use in multiple other fields. These individual solutions involved design choices that made the data difficult to share despite the underlying common framework. A collaborative process was used to form the basis of a proposed standard that would allow for interoperability and data sharing with common analysis tools. Main Results. We developed the HDF5-based critical care data exchange format which stores multiparametric data in an efficient, self-describing, hierarchical structure and supports real-time streaming and compression. In addition to cardiorespiratory and laboratory data, the format can, in future, accommodate other large datasets such as imaging and genomics. We demonstated the feasibility of a standardized format by converting data from three sites as well as the MIMIC III dataset. Significance. Individual approaches to the storage of multiparametric clinical data are proliferating, representing both a duplication of effort and a missed opportunity for collaboration. Adoption of a standardized format for clinical data exchange will enable the development of a digital biobank, facilitate the external validation of machine learning models and be a powerful tool for sharing multiparametric, high frequency patient level data in multisite clinical trials. Our proposed solution focuses on supporting standardized ontologies such as LOINC allowing easy reading of data regardless of the source and in so doing provides a useful method to integrate large amounts of existing data.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,480
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,002 · 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