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Enregistrement W4206527080 · doi:10.2196/32357

Development and Application of an Open Tool for Sharing and Analyzing Integrated Clinical and Environmental Exposures Data: Asthma Use Case

2021· article· en· W4206527080 sur OpenAlexvenueno aff
Karamarie Fecho, Stanley C. Ahalt, Stephen J. Appold, Saravanan Arunachalam, Emily Pfaff, Lisa Stillwell, Alejandro Valencia, Hao Xu, David B. Peden

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésAsthmaMedicineBonferroni correctionResidenceCohortPrednisoneEnvironmental healthDemographyStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Integrated Clinical and Environmental Exposures Service (ICEES) serves as an open-source, disease-agnostic, regulatory-compliant framework and approach for openly exposing and exploring clinical data that have been integrated at the patient level with a variety of environmental exposures data. ICEES is equipped with tools to support basic statistical exploration of the integrated data in a completely open manner. OBJECTIVE: This study aims to further develop and apply ICEES as a novel tool for openly exposing and exploring integrated clinical and environmental data. We focus on an asthma use case. METHODS: We queried the ICEES open application programming interface (OpenAPI) using a functionality that supports chi-square tests between feature variables and a primary outcome measure, with a Bonferroni correction for multiple comparisons (α=.001). We focused on 2 primary outcomes that are indicative of asthma exacerbations: annual emergency department (ED) or inpatient visits for respiratory issues; and annual prescriptions for prednisone. RESULTS: ) or ozone, female sex, Caucasian race, low residential density, lack of health insurance, and low household income were significantly associated with asthma exacerbations (P<.001). Asthma exacerbations did not vary by rural versus urban residence. Moreover, the results were largely consistent across outcome measures. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that the open-source ICEES can be used to replicate and extend published findings on factors that influence asthma exacerbations. As a disease-agnostic, open-source approach for integrating, exposing, and exploring patient-level clinical and environmental exposures data, we believe that ICEES will have broad adoption by other institutions and application in environmental health and other biomedical fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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