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Enregistrement W4394536693 · doi:10.6084/m9.figshare.22622153

Additional file 1 of Using electronic consultation (eConsult) to identify frailty in provider-to-provider communication: a feasibility and validation study

2023· dataset· en· W4394536693 sur OpenAlexaff
Ramtin Hakimjavadi, Sathya Karunananthan, Celeste Fung, Cheryl Levi, Mary Helmer‐Smith, James LaPlante, Mohamed Gazarin, Arya Rahgozar, Amir Afkham, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Supplemental Methods: a description of the methods for patient and public involvement, clinician-led review of frailty related content on eConsult, and phase 1-2 of developing a frailty identification approach using eConsult. Supplemental Table S1. List of frailty-related terms for each frailty topic. List of frailty-related terms for each of the 17 topics. Supplemental Table S2. Prevalence of eConsult cases stratified by number of frailty-related terms. Number of cases and mean overall word count per eConsult case, stratified by the number of frailty-related terms identified in the complete eConsult communication logs. Supplemental Figure S1. Mean overall word count per eConsult case, stratified by the number of frailty-related terms identified in the complete eConsult communication log. Supplemental Figure S2. Plot of the clinician-provided frailty ratings against the total word count in the eConsult text.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3820,088

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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