An Ontology for Digital Medicine Outcomes: Development of the Digital Medicine Outcomes Value Set (DOVeS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last 10-15 years, US health care and the practice of medicine itself have been transformed by a proliferation of digital medicine and digital therapeutic products (collectively, digital health tools [DHTs]). While a number of DHT classifications have been proposed to help organize these tools for discovery, retrieval, and comparison by health care organizations seeking to potentially implement them, none have specifically addressed that organizations considering their implementation approach the DHT discovery process with one or more specific outcomes in mind. An outcomes-based DHT ontology could therefore be valuable not only for health systems seeking to evaluate tools that influence certain outcomes, but also for regulators and vendors seeking to ascertain potential substantial equivalence to predicate devices. OBJECTIVE: This study aimed to develop, with inputs from industry, health care providers, payers, regulatory bodies, and patients through the Accelerated Digital Clinical Ecosystem (ADviCE) consortium, an ontology specific to DHT outcomes, the Digital medicine Outcomes Value Set (DOVeS), and to make this ontology publicly available and free to use. METHODS: From a starting point of a 4-generation-deep hierarchical taxonomy developed by ADviCE, we developed DOVeS using the Web Ontology Language through the open-source ontology editor Protégé, and data from 185 vendors who had submitted structured product information to ADviCE. We used a custom, decentralized, collaborative ontology engineering methodology, and were guided by Open Biological and Biomedical Ontologies (OBO) Foundry principles. We incorporated the Mondo Disease Ontology (MONDO) and the Ontology of Adverse Events. After development, DOVeS was field-tested between December 2022 and May 2023 with 40 additional independent vendors previously unfamiliar with ADviCE or DOVeS. As a proof of concept, we subsequently developed a prototype DHT Application Finder leveraging DOVeS to enable a user to query for DHT products based on specific outcomes of interest. RESULTS: In its current state, DOVeS contains 42,320 and 9481 native axioms and distinct classes, respectively. These numbers are enhanced when taking into account the axioms and classes contributed by MONDO and the Ontology of Adverse Events. CONCLUSIONS: DOVeS is publicly available on BioPortal and GitHub, and has a Creative Commons license CC-BY-SA that is intended to encourage stakeholders to modify, adapt, build upon, and distribute it. While no ontology is complete, DOVeS will benefit from a strong and engaged user base to help it grow and evolve in a way that best serves DHT stakeholders and the patients they serve.
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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».