The Opportunities and Obstacles in Developing a Vascular Birthmark Database for Clinical and Research Use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Databases are useful tools in clinical settings. The authors review the benefits and challenges associated with the development and implementation of an efficient electronic database for the multidisciplinary Vascular Birthmark Clinic at the Alberta Children's Hospital, Calgary, Alberta. METHODS The content and structure of the database were designed using the technical expertise of a data analyst from the Calgary Health Region. Relevant clinical and demographic data fields were included with the goal of documenting ongoing care of individual patients, and facilitating future epidemiological studies of this patient population. After completion of this database, 10 challenges encountered during development were retrospectively identified. Practical solutions for these challenges are presented. RESULTS The challenges identified during the database development process included: identification of relevant data fields; balancing simplicity and user-friendliness with complexity and comprehensive data storage; database expertise versus clinical expertise; software platform selection; linkage of data from the previous spreadsheet to a new data management system; ethics approval for the development of the database and its utilization for research studies; ensuring privacy and limited access to the database; integration of digital photographs into the database; adoption of the database by support staff in the clinic; and maintaining up-to-date entries in the database. CONCLUSIONS There are several challenges involved in the development of a useful and efficient clinical database. Awareness of these potential obstacles, in advance, may simplify the development of clinical databases by others in various surgical settings.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle