Analytical validation of Exandra: a clinical decision support system for promoting guideline-directed therapy of type-2 diabetes in primary care – a collaborative study with experts from Diabetes Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with type 2 diabetes (T2D) have a high prevalence of cardiovascular and renal comorbidities. Despite clinical practice guidelines recommending the use of cardiorenal protective medications, many people with T2D are not prescribed these medications. A clinical decision support system called Exandra was developed to provide treatment recommendations for individuals with T2D based on current clinical practice guidelines from Diabetes Canada. The current study aimed to medically validate Exandra via review by external medical experts in T2D. METHODS: Validation of Exandra took place in two phases. Test cases using simulated clinical scenarios and recommendations were generated by Exandra. In Phase 1 of the validation, reviewers evaluated whether they agreed with Exandra's recommendations with a "yes," "no," or "not sure" response. In Phase 2, reviewers were interviewed about their "no" and "not sure" responses to determine possible reasons and potential fixes to the Exandra system. The primary outcome was the precision rate of Exandra following the interviews and final adjudication of the cases. The target precision rate was 90%. RESULTS: Exandra displayed an overall precision rate of 95.5%. A large proportion of cases that were initially labeled "no" or "not sure" by reviewers were changed to "yes" following the interview phase. This was largely due to the validation using a simplified user interface compared with the complexity of the actual Exandra system, and reviewers needing clarification of how the outputs would be displayed on the Exandra platform. CONCLUSION: Exandra displayed a high level of accuracy and precision in providing guideline-directed recommendations for managing T2D and its common comorbidities. The results of this study indicate that Exandra is a promising tool for improving the management of T2D and its comorbidities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».