Adoption of electronic medical records in family practice: the providers' perspective.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The study's objectives were to explore Deliver Primary Healthcare Information (DELPHI) project participants' experiences, ideas, and perspectives regarding the adoption of electronic medical records (EMRs) into their primary health care practices and to examine perceived barriers and facilitators to EMR adoption. METHODS: This study explored the experiences of the 30 participants in the project. Semi-structured interviews were conducted. The analysis was both iterative and interpretive. RESULTS: Two key themes emerged: (1) barriers (ie, level of computer literacy, training required, and time) and facilitators (ie, having an in-house problem solver and the EMR's integrated messaging system), and (2) a continuum of EMR adoption (ie, levels of knowledge ranging from novice to advanced and responses to the EMR that included participants' reflections on their personal journey across the adoption continuum and that of their practice sites). CONCLUSIONS: It is important to be aware of and responsive to factors that can influence EMR implementation and adoption. They include paying attention to computer literacy; setting aside dedicated time for EMR implementation and adoption, as well as engaging in training activities; and supporting problem-solvers in the practice. Mechanisms should be put into place to promote the movement of practices across the continuum of EMR adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».