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Enregistrement W3199772412 · doi:10.33137/cpoj.v4i2.35958

VALUE AND APPLICABILITY OF LARGE ADMINISTRATIVE HEALTHCARE DATABASES IN PROSTHETICS AND ORTHOTICS OUTCOMES RESEARCH

2021· article· en· W3199772412 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Taavy A. Miller, Shane R. Wurdeman

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthoticsValue (mathematics)Health careMedicineDatabaseComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of health economics and outcomes research is to improve healthcare decision making. In the absence of high-value clinical data, the availability and quality of administrative healthcare data could be vital in the generation of evidence for orthotics and prosthetics services. The purpose of this article is to provide a stronger understanding of administrative healthcare data analysis, an area that has been scarcely examined within prosthetics and orthotics despite the wealth of information available within such data. Examples of common datasets in this arena currently available are provided, as well as an overview of the limitations and advantages of studies utilizing such datasets.
 Article PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/35958/28315
 How To Cite: Miller TA, Wurdeman S. Value and applicability of large administrative healthcare databases in prosthetics and orthotics outcomes research. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal. 2021; Volume 4, Issue 2, No.4. https://doi.org/10.33137/cpoj.v4i2.35958
 Corresponding Author: Taavy A Miller, PhD, CPODepartment of Clinical and Scientific Affairs, Hanger Clinic, Austin, Texas, USA.E-Mail: tamiller@hanger.comORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-7117-6124

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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