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Enregistrement W4286008453 · doi:10.21203/rs.3.rs-1804622/v1

Developing NWO Navigate: An App for Navigating Stroke Care

2022· preprint· en· W4286008453 sur OpenAlexafffundabout
Ayman Hassan, Rachid Belamri, Trina Diner, Keli Cristofaro, Lucas Dillistone, Hajar Khallouki, Mahvareh Ahghari, Shalyn Littlefield, Rabail Siddiqui, Russell D. MacDonald, David W. Savage

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensThunder Bay Regional Research InstituteLakehead UniversityThunder Bay Regional Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesNorthern Ontario Academic Medicine Association
Mots-clésHealth careMedical emergencyMedical recordEmergency departmentSituatedComputer scienceBusinessMedicineNursingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundA coordinated system of care is essential to provide timely access to treatment for patients who present with a suspected acute stroke. In Northwestern Ontario (NWO), Canada, resources are limited and healthcare providers often must transfer stroke patients to different hospital locations to access to care within recommended timeframes. However, healthcare providers, who are often situated temporarily in NWO or provide care remotely, may lack sufficient information about which transfer route would be the most efficient and appropriate for the circumstance. Suboptimal decision-making may lead to multiple transfers before reaching definitive stroke care, resulting in poor outcomes and additional cost to the patient and the healthcare system. To address these issues, a comprehensive geomapping navigation and estimation application “NWO Navigate” was developed to improve timely access to definitive care. NWO Navigate uses a database to store and retrieve information about stroke services, historical emergency services data, Google Maps API, and OpenWeatherMap APIs to determine routing to definitive care facility.ResultsThe approach involved a retrospective simulation study for development of a geomapping system. Historical data from land and air emergency medical services of previous patient transportation times between hospital locations was collected and processed. This data was used to develop a prediction model using machine learning methods and incorporated into a mobile application. The aim of the application is to aid healthcare providers by presenting the best possible transfer options for a stroke patient based on the circumstances such as last time the patient was known to be well, patient location, treatment options, imaging availability.ConclusionThe obtained experimental results demonstrate that the proposed application has the potential to be a significant tool for healthcare providers navigating stroke care in NWO, impacting patient care and outcomes. The next step for the application is to undergo usability testing with the end-users to ensure the tool provides the assistance needed when caring for a stroke patient.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: Autre devis
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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