Electronic health record (EHR) projects in Canada: participation options for Canadian health librarians
Notice bibliographique
Résumé
Research question: What are the major issues in the implementation of electronic health record (EHR) systems in Canada and what competencies can Canadian health librarians bring to their participation in these projects? Data sources: Health informatics and library science databases were searched for EHR literature. Grey literature was located at Canada Health Infoway's website, on provincial and federal government websites, and by searching online news websites. Study selection: The data sources were searched for journal articles, reviews, newspaper articles, government publications, interviews, grey literature, dissertations, editorials, and discussions. Data extraction: Data were extracted from the data sources using search strategies and keywords outlined in Appendix A. Due to the scope and focus of this paper, search terms were selected to emphasize a Canadian context; in particular, a British Columbian perspective in regards to EHR implementation. Results: This paper draws on a body of evidence to discuss EHR implementation issues and health librarian involvement in Canada. There is a growing body of research in the American biomedical literature about health librarian participation in EHR implementation but little in the Canadian health literature. Conclusion: This is the first paper of its kind that proposes new roles for Canadian health librarians in EHR implementation. Health librarians’ expertise in organizing and retrieving information makes them ideally suited for providing evidence-based medicine or consumer health information embedded directly in EHRs. Further research is needed to demonstrate the value of health librarians on EHR project teams.
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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 | 0,028 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».