Extending the Power of Problem Oriented Medical Record with Disease Association Discovery: The Case Study of Empowering QL4POMR with OpenTargets
Notice bibliographique
Résumé
Medical informatics was profoundly influenced by clinical case presentations for providing evidence-based medicine. However, concerns about weak inferences and the high likelihood of bias associated with such reports have resulted in minimal attention being devoted to developing frameworks for approaching, appraising, synthesizing, and applying evidence derived from case reports/series. Nevertheless, the nature of being in a connected world through the emerging information technologies presented a wind of change to link these clinical cases to create together with other knowledge sources from basic science to enhance human health and well-being as well as to build stronger evidence-based medicine. This article is an attempt to describe how to link clinical cases described through the SOAP (Subjective, Objective, Assessment, and Plan) note to the electronic healthcare record and the other associated clinical information from diverse courses. It is part of our efforts to extend our developed QL4POMR problem-oriented medical record to provide more associated clinical information on related drugs and evidence that strengthen the clinician's decision for diagnosis and prognosis. Providing such clinical association was made through the incorporation of a data layer using the Gatsby API and the external biomedical associations through the OpenTargets API.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».