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Enregistrement W1806193088

Evaluation of the implementation of an electronic occurrence reporting system at Eastern Health, Newfoundland and Labrador (Phase One)

2010· dissertation· en· W1806193088 sur OpenAlexaboutno aff
Pamela Elliott

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationTimelineImplementationStakeholderHealth careData collectionElectronic health recordElectronic dataMedicineBusinessNursingGeographyPublic relationsPolitical scienceEngineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In June 2008, Eastern Health completed the implementation of an electronic occurrence reporting system (Phase One). Phase One included a pre-go-live site (an integrated services site in a rural setting) and three go-live sites (acute care, long term care and community health in an urban setting). The evaluation study had a dual purpose: (a) to assess and report on the impact of the implementation of the electronic occurrence reporting system on achieving its stated objectives, particularly those that could be measured within the timelines of the project and (b) to analyze findings to identify contributions to the literature in the recently developing field of implementations of electronic occurrence reporting systems in health care. -- The evaluation was guided by the framework outlined in the report, "Towards an Evaluation Framework for Electronic Health Records Initiatives" (Neville et al., 2004), which emphasizes stakeholder involvement in evaluation studies, pre/post comparative study design, and triangulation of data where possible. Data were collected from several sources such as project documentation, administrative occurrence reporting records, surveys, focus groups and key informant interviews. -- The findings of this study provide evidence that frontline staff and managers support the implementation of the electronic occurrence reporting system, that there is little difference in results between the various sectors of the continuum of health services and the new system had both positive and negative impacts on the role of frontline managers. There were limitations related to some of the findings due to the small sample size, particularly the long term care sector. -- Many benefits were realized such as: (a) an increase in the number of occurrences reported, (b) increase in the number of occurrences reported within 48 hours, (c) increase in the number of occurrences reported by staff other than registered nurses, (d) increase in the number of close calls reported, (e) positive changes in the patient safety culture, (f) improved timelines for notification of high alert occurrences to managers, and (g) satisfaction with the electronic tool related to ease of use, accessibility, and consistency. -- The implementation process also encountered challenges, such as issues related to customizing the software and development of the classification system for coding occurrences. These issues impacted on the ability of the managers to obtain timely customized reports and to close out files. These challenges are currently being addressed by the Project Implementation Team. Participants noted that resolving these issues will enhance the many positive impacts of the system already realized. Lessons learned during the Phase One implementation process (including the identification of facilitators and barriers) resulted in recommendations that can assist with future implementations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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