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Enregistrement W4396872984 · doi:10.21203/rs.3.rs-4319627/v1

Digitizing Medical History: French Validation of FirstHx Primary Care Tool: Research protocol

2024· preprint· en· W4396872984 sur OpenAlexaff
Monica McGraw, Marjolaine Dionne Merlin, Cynthia Dion, Julie Renaud, Marie-Dominique Poirier, Jules Cormier, Marie-Eve Aubé, Jean-Claude Quintal

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversité de SherbrookeUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Primary careComputer scienceMedical physicsMedicineFamily medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Digital healthcare technology is experiencing a surge in popularity, being embraced both within clinical care and research. Adopting a digital system for medical history has the potential to enhance patient engagement in shared decision-making processes effectively bridging the gap between patients and healthcare providers. Centered on patient empowerment and improving the quality of care, our vision is to revolutionize the way healthcare providers gather and utilize patient information. FirstHx is currently collaborating and has toolsets within the eVisitNB framework, however, deployment within primary care clinics remains elusive due to our limited understanding of the needs, cultural and acceptability of triage for the francophone population with the majority being anglophone. Aim The purpose of this study is to evaluate the validity and user satisfaction of the digital medical history tool used by FirstHx at the French-language level in primary care. Design: A multi-phase study with an explanatory sequential mixed design. Methods Phase 1- Non-patient facing: In the quantitative phase, students from a French university will be recruited to perform a simulation with the French medical history tool. The students (participants) will play the role of the patient and the tool will be administered to them. Following the simulation, the participants will be asked to answer a survey to validate the French medical tool. The quality of French and the clarity of the questions will be some of the topic questions. In the qualitative phase, a descriptive approach will be used. Participants will be the same as in the quantitative phase and will be selected by purposive sampling. Data will be gathered through semi-structured interviews with a minimum of 25% of the participants from the quantitative phase. The qualitative data obtained will be employed to support the data from the quantitative survey. Phase 2 - Patient facing: In collaboration with a private clinic (Energii) in the Dieppe area the French medical history tool from phase one will be piloted with patients from the clinic Energii. The same mixed design will be conducted.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,008

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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