End-user support for a primary care electronic medical record: aqualitative case study of a vendor's perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In primary care settings, users often rely on vendors to provide support for health information technology (HIT). Yet, little is known about the vendors' perspectives on the support they provide, how support personnel perceive their roles, the challenges they face and the ways they deal with them. OBJECTIVE: To provide in-depth insight into an electronic medical record (EMR) vendor's perspective on end-user support. METHODS: As part of a larger case study research, we conducted nine semi-structured interviews with help desk staff, trainers and service managers of an EMR vendor, and observed two training sessions of a new client. RESULTS: With a growing client base, the vendor faced challenges of support staff shortage and high variance in users' technical knowledge. Additionally, users sometimes needed assistance with infrastructure, and not just software problems. These challenges sometimes hindered the provision of timely support and required supporters to possess good interpersonal skills and adapt to diverse client population. CONCLUSION: This study highlights the complexity of providing end-user support for HIT. With increased adoption, other vendors are likely to face similar challenges. To deal with these issues, supporters need not only strong technical knowledge of the systems, but also good interpersonal communication skills. Some responsibilities may be delegated to super-users. Users may find it useful to hire local IT staff, at least on an on-call basis, to provide assistance with infrastructure problems, which are not supported by the software vendor. Vendors may consider expanding their service packages to cover these elements.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».