Bridging Organizational Divides in Health Care: An Ecological View of Health Information Exchange
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fragmented nature of health care delivery in the United States leads to fragmented health information and impedes patient care continuity and safety. Technologies to support interorganizational health information exchange (HIE) are becoming more available. Understanding how HIE technology changes health care delivery and affects people and organizations is crucial to long-term successful implementation. OBJECTIVE: Our study investigated the impacts of HIE technology on organizations, health care providers, and patients through a new, context-aware perspective, the Regional Health Information Ecology. METHODS: We conducted more than 180 hours of direct observation, informal interviews during observation, and 9 formal semi-structured interviews. Data collection focused on workflow and information flow among health care team members and patients and on health care provider use of HIE technology. RESULTS: We structured the data analysis around five primary information ecology components: system, locality, diversity, keystone species, and coevolution. Our study identified three main roles, or keystone species, involved in HIE: information consumers, information exchange facilitators, and information repositories. The HIE technology impacted patient care by allowing providers direct access to health information, reducing time to obtain health information, and increasing provider awareness of patient interactions with the health care system. Developing the infrastructure needed to support HIE technology also improved connections among information technology support groups at different health care organizations. Despite the potential of this type of technology to improve continuity of patient care, HIE technology adoption by health care providers was limited. CONCLUSIONS: To successfully build a HIE network, organizations had to shift perspectives from an ownership view of health data to a continuity of care perspective. To successfully integrate external health information into clinical work practices, health care providers had to move toward understanding potential contributions of external health information. Our study provides a foundation for future context-aware development and implementation of HIE technology. Integrating concepts from the Regional Health Information Ecology into design and implementation may lead to wider diffusion and adoption of HIE technology into clinical work.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,042 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».