Barriers Over Time to Full Implementation of Health Information Exchange in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although health information exchanges (HIE) have existed since their introduction by President Bush in his 2004 State of the Union Address, and despite monetary incentives earmarked in 2009 by the health information technology for economic and clinical health (HITECH) Act, adoption of HIE has been sparse in the United States. Research has been conducted to explore the concept of HIE and its benefit to patients, but viable business plans for their existence are rare, and so far, no research has been conducted on the dynamic nature of barriers over time. OBJECTIVE: The aim of this study is to map the barriers mentioned in the literature to illustrate the effect, if any, of barriers discussed with respect to the HITECH Act from 2009 to the early months of 2014. METHODS: We conducted a systematic literature review from CINAHL, PubMed, and Google Scholar. The search criteria primarily focused on studies. Each article was read by at least two of the authors, and a final set was established for evaluation (n=28). RESULTS: The 28 articles identified 16 barriers. Cost and efficiency/workflow were identified 15% and 13% of all instances of barriers mentioned in literature, respectively. The years 2010 and 2011 were the most plentiful years when barriers were discussed, with 75% and 69% of all barriers listed, respectively. CONCLUSIONS: The frequency of barriers mentioned in literature demonstrates the mindfulness of users, developers, and both local and national government. The broad conclusion is that public policy masks the effects of some barriers, while revealing others. However, a deleterious effect can be inferred when the public funds are exhausted. Public policy will need to lever incentives to overcome many of the barriers such as cost and impediments to competition. Process improvement managers need to optimize the efficiency of current practices at the point of care. Developers will need to work with users to ensure tools that use HIE resources work into existing workflows.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».