The Impact of the Electronic Health Record on Patient Safety: An Alberta Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Alberta is at the leading edge in developing its electronic health record (EHR ), a provincial initiative to provide healthcare providers with immediate access to a patient's medication history and laboratory test results, regardless of where they are in the province, or where the patient's drugs or other treatments were ordered. The Alberta EHR was launched in October 2003. So far 6,000 healthcare providers have voluntarily signed on to use it, and benefits to patient safety have been reported. The EHR is an important part of healthcare renewal that is required to improve patient safety; however, it must not be viewed as a stand alone cure-all solution to Canada's patient safety challenge. The EHR will only reach its full potential if it is part of an integrated approach to health renewal that stresses consistency of healthcare, practice and information standards, and consistency and standardization of healthcare data. Without a sector-wide EHR like Alberta's, the proliferation of computerized electronic medical records (EMRs) in hospitals, clinics and pharmacies might create "islands of information" that are not widely compatible. A national EHR approach must acknowledge the importance of improving broadly accepted practice standards and data consistency in order to reduce the islands of information and protect patients from medical errors as they move between them.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,016 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».