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Enregistrement W4206743087 · doi:10.2196/preprints.18995

Emergency Response to COVID-19 in Canada: Platform Development and Implementation for eHealth in Crisis Management (Preprint)

2020· preprint· en· W4206743087 sur OpenAlexaffabout
Michael Krausz, Jean N. Westenberg, Daniel Vigo, Richard T. Spence, Damon Ramsey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of TorontoRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintTriageeHealthHealth careBusinessPandemicTelemedicineCorporate governanceDigital healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineComputer scienceMedical emergencyWorld Wide WebPolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Public health emergencies like epidemics put enormous pressure on health care systems while revealing deep structural and functional problems in the organization of care. The current coronavirus disease (COVID-19) pandemic illustrates this at a global level. The sudden increased demand on delivery systems puts unique pressures on pre-established care pathways. These extraordinary times require efficient tools for smart governance and resource allocation. OBJECTIVE The aim of this study is to develop an innovative web-based solution addressing the seemingly insurmountable challenges of triaging, monitoring, and delivering nonhospital services unleashed by the COVID-19 pandemic. METHODS An adaptable crisis management digital platform was envisioned and designed with the goal of improving the system’s response on the basis of the literature; an existing shared health record platform; and discussions between health care providers, decision makers, academia, and the private sector in response to the COVID 19 epidemic. RESULTS The Crisis Management Platform was developed and offered to health authorities in Ontario on a nonprofit basis. It has the capability to dramatically streamline patient intake, triage, monitoring, referral, and delivery of nonhospital services. It decentralizes the provision of services (by moving them online) and centralizes data gathering and analysis, maximizing the use of existing human resources, facilitating evidence-based decision making, and minimizing the risk to both users and providers. It has unlimited scale-up possibilities (only constrained by human health risk resource availability) with minimal marginal cost. Similar web-based solutions have the potential to fill an urgent gap in resource allocation, becoming a unique asset for health systems governance and management during critical times. They highlight the potential effectiveness of web-based solutions if built on an outcome-driven architecture. CONCLUSIONS Data and web-based approaches in response to a public health crisis are key to evidence-driven oversight and management of public health emergencies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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