The Digital Library of Health Care Consultations and Simulated Health Care Student Teaching: Protocol for a Repository of Recordings to Support Communication Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Miscommunication in health care is a major source of poor health outcomes, complaints about health care professionals, and poor patient satisfaction. Recordings from real-life consultations provide valuable data for communication research and education. Additionally, recordings from simulation-based education of health care students can provide valuable data for health care education research. OBJECTIVE: The Digital Library is a data repository supporting high-quality health care communication research. This is the single-source citation for all projects that use the Digital Library in Australia. METHODS: This protocol outlines the logistics and consent process for recording and safely storing the recordings of health care consultations and simulation-based education. The processes are outlined for primary health care settings and health care educational settings as well as for health care narratives from consumers. The repository will be used to answer research questions about health care communication and provide a valuable resource for health care education. RESULTS: Data collection for the Digital Library commenced in 2023 and is ongoing at the time of submission of this protocol. The Digital Library has been approved by Monash University's Human Research Ethics Committee. CONCLUSIONS: The Digital Library will provide a national resource for the study of health care communication in community settings, general practice, and other environments. The health care narratives may be a valuable resource for sharing the patient perspective when living with different conditions. The research that uses this repository will be shared through regular academic channels as well as the community-based dissemination strategies of the National Centre for Healthy Ageing. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/67910.
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 | 0,132 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,144 | 0,064 |
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 ».