The ethical and legal complications surrounding the implementation of a pan-Canadian electronic health record (EHR) system
Notice bibliographique
Résumé
Canada lags behind other countries in the development of electronic health records. If Canada develops a pan-Canadian electronic health record (EHR) system, the quality of patient care can improve. A review of the literature lists potential benefits of EHRs such as improvements in medical research, a reduction in emergency room and diagnostic test wait times. Such a system will make medical records readily available to health care providers which will help them make informed critical decisions. Regardless of the benefits of such a system, there are legal and ethical implications hindering its development and implementation. The federal and provincial governments are at odds as to who is in charge of health care. Canadians need to be consulted on its implementation, and their concerns regarding privacy legislation addressed. Canada Health Infoway has undergone initiatives to create an interoperable EHR system in Canada with audit trails, smart card technology, etc. The benefits of such a system are seen in an analysis of Alberta that has created its own provincial EHR system. Case studies of both Alberta and the United Kingdom's EHR systems should be used as a foundation to begin developing Canada's national system. If Canada addresses the concerns surrounding the implementation of a national EHR system through policies with sanctions to deal with the ethical implications of such a system (informed consent, unlawful access, etc), then studies have shown that Canadians will support a pan-Canadian EHR system initiative. Before addressing ethical dilemmas, the governments must assume responsibility of who will develop and maintain this system.
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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 | 0,083 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,042 |
| Communication savante | 0,020 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».