Understanding key factors affecting electronic medical record implementation: a sociotechnical approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent health care policies have supported the adoption of Information and Communication Technologies (ICT) but examples of failed ICT projects in this sector have highlighted the need for a greater understanding of the processes used to implement such innovations in complex organizations. This study examined the interaction of sociological and technological factors in the implementation of an Electronic Medical Record (EMR) system by a major national hospital. It aimed to obtain insights for managers planning such projects in the future and to examine the usefulness of Actor Network Theory (ANT) as a research tool in this context. METHODS: Case study using documentary analysis, interviews and observations. Qualitative thematic analysis drawing on ANT. RESULTS: Qualitative analyses revealed a complex network of interactions between organizational stakeholders and technology that helped to shape the system and influence its acceptance and adoption. The EMR clearly emerged as a central 'actor' within this network. The results illustrate how important it is to plan innovative and complex information systems with reference to (i) the expressed needs and involvement of different actors, starting from the initial introductory phase; (ii) promoting commitment to the system and adopting a participative approach; (iii) defining and resourcing new roles within the organization capable of supporting and sustaining the change and (iv) assessing system impacts in order to mobilize the network around a common goal. CONCLUSIONS: The paper highlights the organizational, cultural, technological, and financial considerations that should be taken into account when planning strategies for the implementation of EMR systems in hospital settings. It also demonstrates how ANT may be usefully deployed in evaluating such projects.
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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 | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».