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Enregistrement W420684695

THE MULTI-LEVEL IMPACT OF CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEM: A FRAMEWORK AND A CALL FOR MIXED METHODS EVALUATION

2014· article· en· W420684695 sur OpenAlexaff
Mohamed Abouzahra, Joseph Tan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical decision support systemComputer scienceDecision support systemTask (project management)Psychological interventionHealthcare systemHealth careRandomized controlled trialQuality (philosophy)Knowledge managementMedicineData miningNursingEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical decision support systems are important healthcare systems that help in improving healthcare quality and in reducing cost. These systems have multiple levels of outcomes on the individual, group, organization, and society levels. However, despite the abundant studies conducted to evaluate CDSS, most of these studies failed to recognize these multiple levels of impact and mostly focused on the clinical efficacy of these systems using randomized controlled trials (RCT) designs. In this paper, we propose that CDSS evaluation is a complex task that cannot be accomplished using a single research methodology. We propose a framework that identifies the multiple levels impacted by CDSS and the appropriate methodologies that can be used to evaluate these impacts. We also provide an example of using this framework to evaluate a pain management CDSS. This study informs future evaluation studies on what and how to evaluate at different levels of CDSS interventions.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,408 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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