An Organizational Culture-Based Theory of Clinical Information Systems Implementation in Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
We propose an organizational culture-based explanation of the level of difficulty of clinical information system (CIS) implementation and of the practices that can contribute to reduce the level of difficulty of this process. Adopting an analytic induction approach, we developed initial theoretical propositions based on a three-perspective conceptualization of organizational culture: integration, differentiation, and fragmentation. Using data from three cases of CIS implementation, we first performed a deductive analysis to test our propositions on the relationships between culture, CIS characteristics, implementation practices, and the level of implementation difficulty. Then, applying an inductive analysis strategy, we re-analyzed the data and developed new propositions. Our analysis shows that four values play a central role in CIS implementation. Two values, quality of care and efficiency of clinical practices, are key from an integration perspective; two others, professional status/autonomy and medical dominance, are paramount from a differentiation perspective. A fragmentation perspective analysis reveals that hospital users sometimes have ambiguous interpretations of some CIS characteristics and/or implementation practices in terms of their consistency with these four values. Overall, the proposed theory provides a rich explanation of the relationships between CIS characteristics, implementation practices, user values, and the level of difficulty of the implementation process.
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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 | 0,021 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».