HIMSS Analytics 2009 ICT Study: The State of E-Health in British Columbia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
introduction In recent years, rhetorical and real support for e-health innovation has grown in Canada and elsewhere. Increasingly, healthcare stakeholders are impressed by positive healthcare outcomes from advanced clinical applications and new technologies, including hand-held devices. A growing body of evidence is confirming that information technology (IT) implementations in clinical care produce substantial returns on hefty financial and manpower investments, sooner rather than later. Not only does the continuity and efficiency of healthcare improve, but – more importantly – patient outcomes and patient safety increase. However, harder realities underlying the current healthcare environment clash with the optimism of e-health rhetoric. Whether it will be feasible to sustain the momentum favouring ongoing IT improvements and investments in Canada and elsewhere depends on the consequences of powerful political, financial and cultural factors that are slowing down and even threatening to curtail more than a decade of favourable results for e-health. The current climate for healthcare in British Columbia (BC) is a case study in the challenges facing healthcare stakeholders who are dedicated to employing information management (IM)/IT to improve patient healthcare. BC, Canada’s third largest and second fastest-growing province in population, delivers a full continuum of healthcare through five regional health authorities (HAs) and specialized cancer, women’s and children’s care through a single consolidated Provincial Health Services Authority (PHSA). There are some long-standing factors that bedevil BC’s efforts to streamline province-wide healthcare delivery by implementing better technology:
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle