Terms used in clinical practice and their connection with standardized terminologies
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Múltiplos Olhares em Ciência da Informação |
Texto Completo: | https://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/19183 |
Resumo: | The Electronic Patient Record (PEP) represents an important source of real health information. However, most of its information is made available as unstructured data, which makes it difficult to use for research purposes. Due to advances in health information technologies, the need for standardized terminology in clinical texts has increased with a view to information retrieval and interoperability. To enable an improvement in these processes, to support patient care and the discovery of new knowledge for the benefit of health, some type of harmonization between the terms colloquially recorded by professionals and the terminologies is necessary. An alternative is to connect the first type of terminology, the colloquial, with the second type, standard clinical terminologies. Identifying and testing ways of connecting textual clinical data from PEP with standardized clinical terminologies is a relevant investigation involving Information Science and health areas. The methodology consists of text mining techniques for the extraction and analysis of clinical texts, to verify the level of connection between terminological resources based on the standard for mapping clinical terminologies. |
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Terms used in clinical practice and their connection with standardized terminologiesTermos usados na prática clínica e sua conexão com terminologias padronizadasTerminologias clínicasInteroperabilidadeOntologias biomédicasMineração de textoGinecologiaClinical terminologiesInteroperabilityBiomedical ontologiesText miningGynecologyThe Electronic Patient Record (PEP) represents an important source of real health information. However, most of its information is made available as unstructured data, which makes it difficult to use for research purposes. Due to advances in health information technologies, the need for standardized terminology in clinical texts has increased with a view to information retrieval and interoperability. To enable an improvement in these processes, to support patient care and the discovery of new knowledge for the benefit of health, some type of harmonization between the terms colloquially recorded by professionals and the terminologies is necessary. An alternative is to connect the first type of terminology, the colloquial, with the second type, standard clinical terminologies. Identifying and testing ways of connecting textual clinical data from PEP with standardized clinical terminologies is a relevant investigation involving Information Science and health areas. The methodology consists of text mining techniques for the extraction and analysis of clinical texts, to verify the level of connection between terminological resources based on the standard for mapping clinical terminologies.O Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) representa uma fonte importante de informação real em saúde. Entretanto, a maioria de suas informações são disponibilizadas como dados não estruturados, o que dificulta a utilização para fins de pesquisa. Devido aos avanços das tecnologias de informação em saúde, aumentou a necessidade por padronização de terminologias em textos clínicos com vistas a recuperação de informação e interoperabilidade. Para possibilitar uma melhoria nestes processos, apoiar o cuidado aos pacientes e a descoberta de novo conhecimento em benefício da saúde, faz-se necessário algum tipo de harmonização entre os termos registrados coloquialmente pelos profissionais e as terminologias. Uma alternativa é realizar a conexão do primeiro tipo de terminologia, a coloquial, com o segundo tipo, as terminologias clínicas padronizadas. Identificar e testar formas de conectar dados clínicos textuais do PEP com terminologias clínicas padronizadas é uma investigação de relevância envolvendo a Ciência da Informação e as áreas de saúde. A metodologia consiste em técnicas de text mining para extração e análise dos textos clínicos, para verificar o nível de conexão entre os recursos terminológicos a partir da norma para mapeamento de terminologias clínicas.Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)2020-02-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/19183Múltiplos Olhares em Ciência da Informação ; Vol. 9 No. 2 (2019): PPGGOG - DiscentesMúltiplos Olhares em Ciência da Informação - ISSN 2237-6658; Vol. 9 Núm. 2 (2019): PPGGOG - DiscentesMúltiplos Olhares em Ciência da Informação - ISSN 2237-6658; Vol. 9 No 2 (2019): PPGGOG - DiscentesMúltiplos Olhares em Ciência da Informação; v. 9 n. 2 (2019): PPGGOG - Discentes2237-6658reponame:Múltiplos Olhares em Ciência da Informaçãoinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGporhttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/19183/16270Copyright (c) 2020 Múltiplos Olhares em Ciência da Informaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessSouza , Amanda Damasceno de Almeida , Maurício Barcellos 2020-04-19T22:43:38Zoai:periodicos.ufmg.br:article/19183Revistahttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/PUBhttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/oaimoci@eci.ufmg.br2237-66582237-6658opendoar:2020-04-19T22:43:38Múltiplos Olhares em Ciência da Informação - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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