MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411479312 · doi:10.1097/jce.0000000000000713

Remote Biomedical Services Support Program

2025· article· en· W4411479312 sur OpenAlexaboutno aff
Aida Razavi, Gaetanne Heggie

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowService (business)VendorProcess (computing)PhoneDowntimeEngineering managementComputer scienceTelemedicineEngineeringBusinessHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, the Biomedical Engineering team at the University of Ottawa Heart Institute (UOHI) faced challenges coordinating with external medical equipment vendors’ service experts due to travel restrictions. Although the UOHI BME team is highly skilled and capable of addressing many equipment issues in-house, certain specialized or vendor-specific interventions still require external input. With most vendors and their support teams located outside Ottawa, UOHI Biomed explored alternative solutions during the pandemic to ensure timely remote service support, minimize delays, reduce equipment downtime, and control costs. This paper outlines an attempt by the Biomedical Engineering department at UOHI to explore a Remote Service Support Program (RSSP) aimed at improving the process of obtaining assistance from vendors by enabling remote connections between Biomedical Engineering Technologists (BMETs) and medical equipment service experts through live, real-time calls. Although the program offered features such as hands-free maintenance support and the ability for remote experts to share documents or screenshots, it ultimately did not integrate well with the department’s established workflows. Furthermore, although several manufacturers had existing remote support platforms, in practice, BMETs continued to rely on familiar tools such as video calls, phone calls, or general-purpose communication platforms when needed. As a result, the Remote Service Support program was not adopted for sustained use.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1100,024

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,466 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical EngineeringMême sujetQuality and Safety in HealthcareTravaux en français237 207