Is South Africa ready for a national Electronic Health Record(EHR)
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundeHealth Strategies in countries have shown a trend that countries are moving to Electronic Health Records(EHR).EHR implementation is expected to produce benefits for patients, professionals, organisations, and the population as a whole.The use of some format of an Electronic Health Record is used by many countries and others are in the implementation or planning phases.South Africa has kicked of the project to implement a national EHR as part of the national eHealth Strategy.This study aims to analyse the key success factors from other EHR implementation projects and evaluate if South Africa is ready to implement an EHR. MethodsThis research study will use a qualitative case study research method approach, to analyse the data and debate an opinion to answer if South Africa is ready for a National Electronic Health record. ResultsAnalysis of the following country case studies; Australia, Belize, Canada, Denmark, Estonia, Hong Kong, Netherlands and Sweden will be tabled under the subcategories to compare the different country parameters with one another to establish key success factors. ConclusionsThe key success factors can form the basic blueprint objectives in a guideline for not only the South African implementation of an EHR but any national initiative.As seen in the results the case countries had several ways to achieve the same outcome.This highlights the fact that there is not a right or wrong but a requirement to contextualise the factors in the country environment.Unique patient Identification: .....
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».