HIMSS Analytics 2009 ICT Study: The State of E-Health in British Columbia
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:
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».