Generating Physician Standing Orders for Unplanned Care Scenarios using the HL7 FHIR Patient Summaries
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based and standardized clinical order sets proved to be effective for improving efficiency and accuracy of treating urgent and unplanned emergent patient cases as well as to decrease adverse events. However order sets are only incorporated at modern healthcare systems that are used for planned care like the CPOE (Computerized Physician Order Entry) system. The use of these order sets are misaligned with the clinician workflow in the emergency departments receiving frequent unplanned care case. The current care systems used to describe unplanned care cases like the HL7 FHIP IPS (International Patient Summary) do not incorporate order sets. Moreover, the legacy IPS systems do not incorporate the physicians training in charting clinical cases based on SOAP (Subjective, Objective, Assessment, and Plan). In this article, we are describing our efforts in extending our QL4POMR care design system not only to generate the IPS document based on SOAP but also to generate relevant standing order sets. This paper report our effort on collecting standardize order sets from pre-printed formats (PDF) and build an indexer and a search engine to enable the QL4POMR CRUD interface to recommend standing order sets for urgent cases at the time of IPS generation on the fly.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».