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Enregistrement W4403116147 · doi:10.1101/2024.10.03.24314842

Health Exposure Records and Occupations (HERO) Summary: Development of Occupational Exposure Summary for clinical utility in Military Populations

2024· preprint· en· W4403116147 sur OpenAlexaff
Immanuel BH Samuel, Kamila U. Pollin, Sherri Tschida, Lily Reck, Alan A. Powell, Jessica Mefford, Jamie Lee, Teresa Dupriest, Michelle Kennedy Prisco, Stephen G. Fischer, José Ortíz, Robert D. Forsten, Charles Faselis, John Barrett, Matthew J. Reinhard, Michelle E. Costanzo

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHEROEnvironmental healthOccupational exposureHistorical recordMedicineForensic engineeringHistoryEngineeringArtLiteratureBiographyArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Military exposure summarization is critical for Veterans with complex environmental, occupational, or toxic exposures. Existing methods are limited by technical language, incompatible data formats, and difficulty in prioritizing information. Clinicians require concise, standardized, and easily interpretable exposure summaries to facilitate rapid assessment. This report is part of a broader programmatic effort to collate military exposure information from established, as well as new sources of data to improve VA exposure-informed healthcare. Methods In a collaborative effort, VA clinicians from multiple specialties participated in a structured clinical needs assessment interview to identify the most clinically useful information to be included in the Health Exposure Records and Occupations (HERO) summary. The interviews covered summary length, exposure prioritization, demographics, military occupational history, features characterizing exposure, resilience factors, health outcomes, and impact on clinical practice. Results Consensus recommendations prescribed a concise summary with clear language, basic military demographics, and critical military exposures that prioritize exposures that require further investigation. Based on recommendations, the HERO summary also includes types of exposure, proximity, route, symptoms at the time of exposure, exposure period, duration, frequency, and protective controls used. Conclusion This perspective piece not only assesses the clinical need for exposure summarization and the optimal format for the HERO summary, but also highlights its potential impact. The HERO summary, as a tool, offers improved time efficiency, consistency in exposure-informed care across the VA, enhances communication between Veterans and providers, and improves understanding of the association between military exposures and health outcomes, potentially transforming the VA healthcare system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,280
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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