The Ontario oncology electronic medical record (EMR): The integration of end user and provincial needs.
Notice bibliographique
Résumé
248 Background: The use of ambulatory electronic medical record (EMR) systems within oncology provides an opportunity for aligning provincial, local and end-user patient-centred quality indicators in the design, delivery and evaluation of clinical care and resource utilization. The aim of this provincial initiative is to define the “meaningful use” for the Oncology EMR by identifying the essential data elements and functional requirements required to facilitate integrated care, information standards (both local and provincial), and system integration needs. This paper presents the results of a provincial field study designed to determine end-user needs for information and quality metrics. Methods: Data collection included two separate onsite focus groups at each of the 13 regional cancer programs, with a focus on Clinical and Operational requirements. A total of 141 participants, representing physicians, interprofessional clinical team members, administrators and health information specialists were involved. An additional online survey was used for optimal engagement, with a total of 194 respondents, primarily nurses and physicians. Inclusion and exclusion criteria were developed to assist in coding and distillation of concepts generated. Results: A total of 1,598 ideas were generated (Clinical = 997, Operational = 601). Multiple rounds of content analysis were used to eliminate duplicates, identify common themes and distill the wealth of information down to the “vital few” discrete information requirements that should be included in the oncology EMR. At this time, 63 clinical and 55 operational concepts have been identified to support clinical care as well as operational planning and system evaluation. The online survey has helped define the data required for a Provincial Oncology Patient Profile within the EMR. Conclusions: The study employed significant consultation to merge end user and existing provincial quality measurement needs in order to define the Ontario Oncology EMR. A full spectrum of quality indicators identified through these processes will inform the future provincial priorities for information standards and quality monitoring that will be facilitated by a standardized EMR.
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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 | 0,012 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».