Exploring Differences in Interpretation of Words Essential in Medical\n Expert-Patient Communication
Notice bibliographique
Résumé
In the context of cancer treatment and surgery, quality of life assessment is\na crucial part of determining treatment success and viability. In order to\nassess it, patients completed questionnaires which employ words to capture\naspects of patients well-being are the norm. As the results of these\nquestionnaires are often used to assess patient progress and to determine\nfuture treatment options, it is important to establish that the words used are\ninterpreted in the same way by both patients and medical professionals. In this\npaper, we capture and model patients perceptions and associated uncertainty\nabout the words used to describe the level of their physical function used in\nthe highly common (in Sarcoma Services) Toronto Extremity Salvage Score (TESS)\nquestionnaire. The paper provides detail about the interval-valued data capture\nas well as the subsequent modelling of the data using fuzzy sets. Based on an\ninitial sample of participants, we use Jaccard similarity on the resulting\nwords models to show that there may be considerable differences in the\ninterpretation of commonly used questionnaire terms, thus presenting a very\nreal risk of miscommunication between patients and medical professionals as\nwell as within the group of medical professionals.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».