The impact of the use of health information and communication technology on health care delivery in Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health Information and Communication Technology (HICT) has the potential to reduce patient wait time and improves patient satisfaction. The Long wait times for patients to receive medical services are a big issue in Canada. The Canadian government has invested in Information and Communication Technology (ICT) to shorten patient referral wait times for medical services. Little was known about the association between ICT investments and the quality of health care delivery, and particularly between the use of ICT and referral wait times in the Manitoba Health System (MHS). Methods: The purpose of this quantitative correlational study was to determine if a relationship existed between the use of HICT and the quality of health care delivery in the MHS. The quality of health care delivery was measured in terms of referral wait time, health information sharing effectiveness, physicians’ satisfaction, and patients’ satisfaction. Conclusion: Findings indicated the absence of a significant association between HICT use and referral wait times. Significant correlations were found to exist between (1) HICT use and health information sharing effectiveness, (2) HICT use and physician’s satisfaction, and (3) HICT use and patient’s satisfaction. Four recommendations emerged from this study: First, patient satisfaction should be used as an indicator of the quality of health care delivery. Second, health knowledge repository and expert systems should be integrated into health ICT systems to minimize unnecessary referrals. Third, a mixed health system should be implemented to shorten wait times. Fourth, the portability of the Canadian Medicare should be enhanced to allow Manitobans in particular and Canadians in general to seek medical services abroad. This study was intended to contribute to the existing body of knowledge associated with ICT investments’ outcomes and health care delivery in the MHS.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».