Benefits and Limitations of Business Process Model Notation in Modeling Patient Healthcare Trajectory: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The adoption of business process model notation (BPMN) in modeling healthcare trajectory can enhance the efficiency and efficacy of healthcare organizations and ultimately improve patient outcomes while restraining costs. However, existing systematic reviews have been inconclusive regarding the effectiveness of BPMN in modeling healthcare trajectory. The aims of this scoping review are to map and aggregate existing evidence on the main benefits and limitations associated with BPMN in healthcare trajectory and highlight areas of improvement on using BPMN and its extensions in healthcare practices, which have not been systematically scoped. Methods and Analysis : The proposed scoping review will be performed in accordance with the methodological framework suggested by Arksey and O’Malley and further refined by Levac et al. A wide range of electronic databases and grey literature sources will be systematically searched using predefined keywords, from 2004 onwards. The review will include any study design with a focus on the application of the BPMN approach applied for optimizing healthcare trajectories (e.g., diagnostic, and therapeutic process, decision making, cost, and resources), published in either English or French. Two reviewers will independently screen titles, abstracts, and full-text articles and select studies meeting the inclusion criteria. A customized data extraction form will be used to extract data from the included studies. The results will be presented in tabular format developed iteratively by the research team. Ethics and dissemination : Research ethics approval is not required as exclusively secondary data will be used. Review findings will be used to advance understanding about BPMN, its extensions and its application in healthcare trajectory optimization. The review will develop recommendations about how to tailor BPMN strategies at optimizing care pathways and decision-making processes. Our findings will be disseminated in peer-reviewed journals and presentations and through discussions with relevant organizations and stakeholders.
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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 | 0,375 | 0,410 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».