Medicininių duomenų apsikeitimo HL7 standarte metodai ir jų taikymas
Notice bibliographique
Résumé
Medical data exchange between medicine institutions is very important subject. In\nLithuania at this time hasn’t installed united medical system which allows doctors to check\npatient’s case-history from all hospitals. For example abroad, in Canada for example has united\nmedical system in all country hospitals. Canada hospitals has a lot of different medical data store\nsystems installed, and to exchange data between them, they need to accept one united standard,\nwhich allows to get and perceive accepted data in all the country. They accepted to use HL7\nstandard for medical data exchange. I will try to research, can we use Canada practice in Lithuania,\nsome data and other’s research. Our object to create HL7 system which will send HL7 message\nanswers to HL7 message queries. All queries and answers must follow the requirements of HL7\nstandard. We will use KMU Heart center database which is in operation for data capture. The fact\nthat database is in operation, adds additional data analysing. Analyzing involves how data met, the\nHL7 requirements and there they must be put in HL7 message. The data coding in HL7 message\nis defined in HL7 standard, so this part is clear. But the data exchange and events processing part\nlets user to take his own decisions. In the analytical part of our work we will try to touch questions\nabout data capture from database and coding it to HL7 message. Also we will touch questions\nabout data exchange methods, what tools or solutions must be used to... [to full text]
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 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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».