Repérage de sujets de recherche potentiels : utilité des registres sur papier et utilité des bases de données administratives des hôpitaux
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Le Réseau périnatal canadien (RPC) tient une base de données nationale centrée sur la menace d’accouchement très prématuré. Dans cette base de données sont incluses les femmes admises dans une unité participante de soins périnatals tertiaires entre la 22e et la 28e semaine (22 semaines et 0 jour et 28 semaines et 6 jours) de gestation et présentant l’un ou plusieurs des problèmes de santé les plus couramment associés à un accouchement très prématuré. Méthodologie Au BC Women’s Hospital and Health Centre, nous avons comparé l’utilité des registres classiques sur support papier tenus par les unités et l’utilité de la base de données électronique de l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS) sur les congés des patients comme méthode de repérage des patientes qui pourraient faire partie du Réseau périnatal canadien. Résultats L’étude a permis de recenser 244 femmes, admises entre avril et décembre 2007, susceptibles d’être incluses dans la base de données du RPC. Parmi les 155 femmes répondant aux critères fixés et dont les renseignements ont été entrés dans la base de données du RPC, chaque méthode a permis de trouver un nombre équivalent de dossiers uniques (142 et 147) que l’autre méthode n’avait pas permis de trouver : la recherche dans la base de données de l’ICIS a permis de trouver 10 dossiers supplémentaires (6,4 %) et l’examen des registres sur papier, d’en trouver 5 (3,2 %). Cependant, l’interrogation de la base de données de l’ICIS a abouti à ces résultats après l’examen d’un moins grand nombre de dossiers (206 contre 223) et en moins de temps (0,67 heure contre 13,6 heures dans le cas de l’examen des registres sur papier). Conclusion Les deux méthodes permettent de repérer des sujets de recherche potentiels en se servant de l’âge gestationnel comme critère. Bien que les méthodes électroniques soient plus rapides, on ne peut y avoir recours qu’une fois que les patientes ont obtenu leur congé de l’hôpital et que les dossiers et les registres ont été vérifiés. L’évaluation des avantages et des inconvénients de chacune des méthodes déterminera le choix à faire pour chaque projet spécifique.
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 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 | 0,145 | 0,377 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».