Improving the Reporting Quality of Studies on Information Extraction From Clinical Texts: Protocol for the Development of a Consensus-Based Reporting Guideline
Notice bibliographique
Résumé
Background: Information extraction (IE) from clinical texts is increasingly important in health care; yet, reporting practices remain inconsistent. Existing guidelines do not fully address the unique challenges of IE studies. IE methods vary widely in their design, ranging from rule-based systems to advanced large language models, contributing to heterogeneity in reporting. While several reporting frameworks exist for applications of artificial intelligence in health care, they primarily focus on prediction modeling or clinical trials and associated protocols rather than text-based IE. Objective: This study aims to develop the Clinical Information Extraction (CINEX) guideline, a consensus-based reporting guideline for studies on clinical IE. Methods: The CINEX guideline is developed following an established guideline methodology, including a 3-round electronic Delphi (eDelphi) study with domain experts and a final in-person consensus meeting. The eDelphi process includes feedback loops and predefined consensus thresholds, with items rated on a 10-point scale for both relevance and maturity. The final consensus meeting is held as a hybrid workshop at the MEDINFO 2025 conference and focuses on finalizing the items that reached consensus. Results: Our results will provide a validated reporting guideline for studies on clinical IE. A preliminary set of 28 reporting items was drafted from a scoping review and existing frameworks. The draft guidelines include 5 key dimensions: information model, architecture, data, annotation, and outcome. This draft guideline will be refined through the eDelphi process. It is designed to be technology-agnostic and applicable across diverse IE approaches, including not only large language models but also traditional machine learning methods and rule-based and hybrid systems. Conclusions: The CINEX guideline provides structured, expert-validated guidance for reporting clinical IE studies, improving transparency, reproducibility, and comparability. The final guideline will be disseminated alongside an explanatory document to support adoption and implementation.
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 | 0,465 | 0,579 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,013 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».