MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401690508 · doi:10.4103/cjrm.cjrm_34_24

Electronic medical records: Transitions

2024· editorial· en· W4401690508 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Hutten-Czapski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Rural Medicine · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical recordMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is changing. You are probably practising next to a computer, and then it changes. Yes, an incremental change within a version, is no problem. However, if you change groups, or even within a group, external or internal forces will lead to changes, in which programmes you are using and how. The new rural medical resident becomes an expert at changing systems as each rotation may start with the challenge of learning how to use new informatics. Such a recent change at our rural hospital has led me to think how fortunate we can be in rural settings when dealing with change management. It has never been pleasant to change, but a supportive environment is essential. One of the advantages of rural is that dealing with occasional stuff that we are not experts in is a strength of the rural generalist physician. Frankly, it is easier to do these transitions rurally where people, as an abstract concept, do not really exist and instead, you have interaction with a collection of persons. You must have some buy-in. Even if it is a decision imposed from the city, starting the day with wanting to make the best of it is a place you want to be. Then you need the support. You need physical support (many more computers and paraphernalia) and they need to be there before you need them. This is hard to do at a hospital. Space needs to be allocated and walls moved, desks installed with phone and Internet connections. Management needs to realise that the transition will fail if this does not happen on time. Let us not forget that you need training on the new software. I grant that most training ahead of time will be insufficient as you will be looking at an interface without the context of real-life tasks and workflow. This brings up the training at the school of hard knocks. What worked with us is a small cadre of volunteer helpers. You can call them ‘super users’, but the concept is understood. They are nothing more special than people whose presence is entirely to support you. These are your peers who may have received a few hours more training in the test environment and help you muddle through right then and there. Needless to say, you also need a real ‘super user’ consultant or two to pull in when two heads and some clicking are not getting anywhere. That is it for a successful transition. Pity on those who are in the city.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0150,022
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,011

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,383 · 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
GenreÉditorial

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Rural MedicineMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207