Implementing electronic health records: Key factors in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine common themes about implementing and adopting electronic health record (EHR) systems that emerged from 3 separate studies of the experiences of primary health care providers and those who implement EHRs. DESIGN: Synthesis of the findings of 3 qualitative studies. SETTING: Primary health care practices in southwestern Ontario and the Centre for Studies in Family Medicine at The University of Western Ontario in London. PARTICIPANTS: Family physicians, other primary health care providers, and the Deliver Primary Healthcare Information management and operations team. METHOD: The findings of 3 separate qualitative studies exploring the implementation of EHRs were synthesized. In the 3 studies, investigators used semistructured interview guides to conduct one-on-one interviews and a focus group, which were audiotaped and transcribed verbatim, to collect information about participants' experiences implementing and adopting EHRs. Transcripts were coded and analyzed by 1 or 2 investigators, and the research team met regularly for synthesis and interpretation of themes. MAIN FINDINGS: Four common themes arose from the 3 studies: expectations of EHRs, time and training required to implement and adopt the software, the emergence of an EHR champion or problem solver, and the readiness of health care providers to accept the system. CONCLUSION: Those considering implementing and adopting EHRs into a family practice environment should reflect on the following issues: their expectations of the system and what is needed to use the software, the level of commitment to EHR implementation and adoption, the availability of someone willing to take a leadership or champion role, and how much knowledge of computers potential EHR users have.
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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 | 0,017 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».