Empowering Patients: Making Health Information and Systems Safer for Patients and the Public
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this paper are to explore issues and perspectives from four regions of the world where health information systems are contributing to patient empowerment and influencing patient safety. METHODS: Members of the IMIA Working Group for Health Information Systems Safety came together to explore global issues at the intersection of health information systems safety, patient empowerment and patient safety. The group carried out a review and synthesis of the empirical and grey literature in four different regions/countries of the world that have differing health information system safety priorities. RESULTS: Regions/countries from differing parts of the world are developing: (1) high quality, safe information for individuals to use in their health related decision making, (2) patient portals and testing them for their safety, (3) methods for identifying unsafe health information system features and functions, and (4) ways of engaging citizens in identifying unsafe features and functions of health information systems. CONCLUSIONS: Internationally, there has been a rise in the number of health information systems and technologies that are being developed to support patient care. The amount of health information available on the World Wide Web (WWW), and the use of mobile phone software to support consumer health behaviours and self-management of chronic illnesses has also grown. The use of some of these health information systems and technologies has helped citizens to improve their health status (e.g. patient portals, mobile phones). However, the safety of these systems and technologies has come into question. As a result, there is a need to refine these systems and ensure their safety when they are used by patients and their families.
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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 | 0,029 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».