Lessons from the Canadian national health information technology plan for the United States: opinions of key Canadian experts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the Canadian health information technology (HIT) policy experience and impart lessons learned to the US as it determines its policy in this area. DESIGN: Qualitative analysis of interviews with identified key stakeholders followed by an electronic survey. MEASUREMENTS: We conducted semi-structured interviews with 29 key Canadian HIT policy and opinion leaders and used a grounded theory approach to analyze the results. The informant sample was chosen to provide views from different stakeholder groups including national representatives and regional representatives from three Canadian provinces. RESULTS: Canadian informants believed that much of the current US direction is positive, especially regarding incentives and meaningful use, but that there are key opportunities for the US to emphasize direct engagement with providers, define a clear business case for them, sponsor large scale evaluations to assess HIT impact in a broad array of settings, determine standards but also enable access to resources needed for mid-course corrections of standards when issues are identified, and, finally, leverage implementation of digital imaging systems. LIMITATIONS: Not all stakeholder groups were included, such as providers or patients. In addition, as in all qualitative research, a selection bias could be present due to the relatively small sample size. CONCLUSIONS: Based on Canadian experience with HIT policy, stakeholders identified as lessons for the US the need to increase direct engagement with providers and the importance of defining the business case for HIT, which can be achieved through large scale evaluations, and of recognizing and leveraging successes as they emerge.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».