Is Canada ready for patient accessible electronic health records? A national scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to personal health information through the electronic health record (EHR) is an innovative means to enable people to be active participants in their own health care. Currently this is not an available option for consumers of health. The absence of a key technology, the EHR, is a significant obstacle to providing patient accessible electronic records. To assess the readiness for the implementation and adoption of EHRs in Canada, a national scan was conducted to determine organizational readiness and willingness for patient accessible electronic records. METHODS: A survey was conducted of Chief Executive Officers (CEOs) of Canadian public and acute care hospitals. RESULTS: Two hundred thirteen emails were sent to CEOs of Canadian general and acute care hospitals, with a 39% response rate. Over half (54.2%) of hospitals had some sort of EHR, but few had a record that was predominately electronic. Financial resources were identified as the most important barrier to providing patients access to their EHR and there was a divergence in perceptions from healthcare providers and what they thought patients would want in terms of access to the EHR, with providers being less willing to provide access and patients desire for greater access to the full record. CONCLUSION: As the use of EHRs becomes more commonplace, organizations should explore the possibility of responding to patient needs for clinical information by providing access to their EHR. The best way to achieve this is still being debated.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».