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Enregistrement W2062131279 · doi:10.12927/hcpap..16865

The Impact of the Electronic Health Record on Patient Safety: An Alberta Perspective

2004· letter· en· W2062131279 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick Binns

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensAlberta Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Electronic health recordHealth recordsPatient safetyMedicinePsychologyMedical emergencyPolitical scienceHealth careComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0180,016
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0500,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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