Information technology capacities assessment tool in hospitals: Instrument development and validation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This research integrates existing literature on information technology (IT) in hospitals, and proposes and validates a comprehensive IT capacities assessment tool in these settings. METHODS: A comprehensive literature review was conducted on Medline until September 2006 to identify studies that used specific IT measures in hospitals. The results were mapped and used as a basis for the development of the proposed instrument, which was tested through a survey of Canadian healthcare organizations (N = 221). RESULTS: A total of seventeen studies provided indicators of clinical and administrative IT capacities in hospitals. Based on the mapping of these indicators, a comprehensive IT capacities assessment instrument was developed including thirty-four items exploring computerized processes, thirteen items assessing contemporary technologies, and eleven items investigating internal and external information sharing. A time frame was inserted in the tool to reflect "plans for" versus "current" implementation of IT; in the latter, the extent of current use of computerized processes and technologies was measured on a (1-7) scale. Overall, the survey yielded a total of 106 responses (52.2 percent response rate), and the results demonstrated a good level of reliability and validity of the instrument. CONCLUSIONS: This study unifies existing work in this area, and presents the psychometric properties of an IT capacities assessment tool in hospitals. By developing scores for capturing IT capacities in hospitals, it is possible to further address important research questions related to the determinants and impacts of IT sophistication in these settings.
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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 | 0,067 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».