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Enregistrement W2130400904 · doi:10.1136/bmj.d6054

Implementation and adoption of nationwide electronic health records in secondary care in England: final qualitative results from prospective national evaluation in "early adopter" hospitals

2011· article· en· W2130400904 sur OpenAlexaff
Aziz Sheikh, Tony Cornford, Nicholas Barber, Anthony Avery, Amirhossein Takian, Valentina Lichtner, Dimitra Petrakaki, Sarah Crowe, K. Marsden, Ann Robertson, Zoë Morrison, Ela Klecuń, R.J. Prescott, Casey Quinn, Yogini Jani, Maryam Ali Ficociello, Katerina Voutsina, J. Paton, Ann Jacklin, Kathrin Cresswell

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly adopterContext (archaeology)Scope (computer science)Service (business)BusinessPublic relationsQualitative researchWork (physics)Health careMedicineKnowledge managementNursingMedical educationPolitical scienceProcess managementMarketingEngineeringComputer scienceSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the implementation and adoption of the NHS detailed care records service in "early adopter" hospitals in England. DESIGN: Theoretically informed, longitudinal qualitative evaluation based on case studies. SETTING: 12 "early adopter" NHS acute hospitals and specialist care settings studied over two and a half years. DATA SOURCES: Data were collected through in depth interviews, observations, and relevant documents relating directly to case study sites and to wider national developments that were perceived to impact on the implementation strategy. Data were thematically analysed, initially within and then across cases. The dataset consisted of 431 semistructured interviews with key stakeholders, including hospital staff, developers, and governmental stakeholders; 590 hours of observations of strategic meetings and use of the software in context; 334 sets of notes from observations, researchers' field notes, and notes from national conferences; 809 NHS documents; and 58 regional and national documents. RESULTS: Implementation has proceeded more slowly, with a narrower scope and substantially less clinical functionality than was originally planned. The national strategy had considerable local consequences (summarised under five key themes), and wider national developments impacted heavily on implementation and adoption. More specifically, delays related to unrealistic expectations about the capabilities of systems; the time needed to build, configure, and customise the software; the work needed to ensure that systems were supporting provision of care; and the needs of end users for training and support. Other factors hampering progress included the changing milieu of NHS policy and priorities; repeatedly renegotiated national contracts; different stages of development of diverse NHS care records service systems; and a complex communication process between different stakeholders, along with contractual arrangements that largely excluded NHS providers. There was early evidence that deploying systems resulted in important learning within and between organisations and the development of relevant competencies within NHS hospitals. CONCLUSIONS: Implementation of the NHS Care Records Service in "early adopter" sites proved time consuming and challenging, with as yet limited discernible benefits for clinicians and no clear advantages for patients. Although our results might not be directly transferable to later adopting sites because the functionalities we evaluated were new and untried in the English context, they shed light on the processes involved in implementing major new systems. The move to increased local decision making that we advocated based on our interim analysis has been pursued and welcomed by the NHS, but it is important that policymakers do not lose sight of the overall goal of an integrated interoperable solution.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations316
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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