Big data usability text mining of publicly available YouTube electronic health record (EHR) tutorials
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to harness the power of big data through text mining the content of publicly available YouTube tutorials related to Electronic Health Record (EHR) systems. Most information about EHR systems is proprietary and hidden to the public. Nevertheless, understanding the capacity of EHRs from YouTube tutorials can offer insights to the public into health informatics and EHR functionality and usability for their patient care.We established a search strategy of the top three EHR vendors in North America (i.e., Oracle-Cerner, Meditech, and Epic Systems) from YouTube containing metadata and transcripts of EHR-related tutorials. Text mining techniques across a three-phased approach included establishing a search strategy to select the YouTube videos, auto-coding (from Voyant Tools) and manual coding (via standard usability heuristics), and analysis. The EHR components or applications in the tutorials were selected based on search strategy of total volume and quality of videos related to patient registration, scheduling, problem list, documentation, medication/order, and discharge/administration. The tutorials were analyzed for keyword frequencies, thematic patterns, and overall usability in the information presented via video transcriptions. Thematic patterns were established by heuristic categories of navigation, visibility, content, and complex interactions of learnability and memory.Preliminary findings suggest big data text mining led to analyzing 1,788,126 words via YouTube transcripts across 2280 videos. Oracle (Cerner) had a total of 799,653 words in the 1,066 videos. Meditech has 608 videos with 454,968 words. Epic has 466 videos with 436,598 words. There was a good range of content quality from medium to high, with some tutorials offering comprehensive step-by-step workflows like for medication/orders. The heuristics of content and navigation categories suggested that the tutorials covered enough material and word frequencies to be educational towards experiential learning of EHRs.The study underscores the significant role of using YouTube in disseminating knowledge about complex systems like EHRs to the public. Text mining of large, big data corpus can reveal insights into the quality and nature of online tutorials of more targeted and effective educational resources.
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 | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».