Physicians differ in their perceptions of sensitive medical records: Survey and interview study

Physician categorizations of electronic health record (EHR) data (e.g., depression) into sensitive data categories (e.g., Mental Health) and their perspectives on the adequacy of the categories to classify medical record data were assessed. One thousand data items from patient EHR were classified by 20 physicians (10 psychiatrists paired with ten non-psychiatrist physicians) into data categories via a survey. Cluster-adjusted chi square tests and mixed models were used for analysis. 10 items were selected per each physician pair (100 items in total) for discussion during 20 follow-up interviews. Interviews were thematically analyzed. Survey item categorization yielded 500 (50.0%) agreements, 175 (17.5%) disagreements, 325 (32.5%) partial agreements. Categorization disagreements were associated with physician specialty and implied patient history. Non-psychiatrists selected significantly (p =.016) more data categories than psychiatrists when classifying data items. The endorsement of Mental Health and Substance Use categories were significantly (p =.001) related for both provider types. During thematic analysis, Encounter Diagnosis (100%), Problems (95%), Health Concerns (90%), and Medications (85%) were discussed the most when deciding the sensitivity of medical information. Most (90.0%) interview participants suggested adding additional data categories. Study findings may guide the evolution of digital patient-controlled granular data sharing technology and processes. © The Author(s) 2023.Open access articleThis item from the UA Faculty Publications collection is made available by the University of Arizona with support from the University of Arizona Libraries. If you have questions, please contact us at [email protected]

MAPEAMENTO DE REMANESCENTES EM ESTÁGIO INICIAL DE SUCESSÃO NA FLORESTA SUBTROPICAL ATLÂNTICA DO SUL DO BRASIL

Neste estudo foi abordada a segmentação de imagens de alta resolução e a utilização da técnica da mineração de dados. O objetivo foi encontrar correlação entre resposta espectral, espacial, de contexto e de textura, e variáveis dendrométricas obtidas de inventários florestais em áreas de estágio inicial de sucessão da Floresta Ombrófila Densa em três locais do Estado de Santa Catarina. Os dados de campo foram levantados em seis Unidades Amostrais (UA) com 1.600 m² cada. No processamento digital utilizaram-se três imagens de alta resolução espacial (0,39 m) obtidas pelo sensor SAAPI, com três bandas no visível, três no infravermelho próximo, modelo numérico de terreno e de superfície. Dados extraídos do produto digital (atributos) foram utilizados na etapa da mineração dos dados, que selecionou atributos relevantes e descartou aqueles de menor peso. Verificou-se que tanto no estrato arbóreo quanto na regeneração existe heterogeneidade de variáveis, como número de indivíduos (N), diâmetro a altura do peito (DAP) e área basal (AB). Mesmo assim, foram encontradas correlações significativas entre atributos das imagens e os dados de campo. A correlação de maior magnitude absoluta de N foi com as médias da banda 1 (-0,64), 3 (-0,62) e IR1 (0,63), para DAP foi a razão das bandas IR3 (0,56) e 2 (0,55) e para AB foi o menor valor de pixel das bandas 1 (-0,64) e IR3 (-0,60), todas altamente significativas (p<0,01). Esses resultados configuram pontos de partida para futuras investigações a respeito da construção de um estimador de parâmetros biofísicos da vegetação

Multi-sine-Gordon models

This work deals with the presence of defect structures in generalized sine-Gordon models. The models are described by periodic potentials, with substructure having one, two, three or more distinct topological sectors, with multiplicity one, two, three or more, respectively. The investigation takes advantage of the deformation procedure introduced in previous work, which is used to introduce the new models, and to study all the defect structures they may comprise.Comment: 18 pages, 4 figures; to appear in EPJ