MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2137083489

Engaging Physicians in the Use of Electronic Medical Records

2003· article· en· W2137083489 sur OpenAlexaboutno aff
Alan Brookstone and Clay Braziller

Notice bibliographique

RevueElectronicHealthcare · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Research and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic medical recordMedical recordHealth carePrimary careElectronic health recordFamily medicineMedicinePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

23 Although this article could be applied to physicians across all specialties, our focus is on the engagement of Canadian primary care physicians in the use of Electronic Medical Record (EMR) systems. The objective of our article is to suggest a methodology that can be followed in order to assist in the physician’s adoption of EMR. It would be presumptuous to state that we have all the answers when it comes to an issue as complex as the adoption of EMR by physicians; however, there are broad principles that can provide an organized and logical approach towards the implementation of these systems. Before we begin to describe the methodology, let’s have a quick look at where the Canadian healthcare system is when it comes to EMR. Despite Canada being essentially a single-payer system (in contrast to the much more complex U.S. healthcare system), there has been a relatively poor uptake and use of EMR systems in primary care, in contrast to European countries such as The Netherlands and Denmark. Ninety-five percent or more of all primary care physicians in Finland, the Netherlands, Sweden, Germany and the United Kingdom use computers in their practices. (The countries where the largest proportions of general practitioners are using electronic medical records are Sweden (90%); The Netherlands (88%); Denmark (62%); The United Kingdom (58%); Finland (56%); and Austria (55%).). The average for all 15 EU countries is 80%. The apathy toward electronic medical record systems in Canada has created a significant challenge. What can be done, and is it the physician or the system that is at fault? The government is starting to do its part as funding is being committed federally and provincially to assist the primary care physician in moving towards electronic medical record systems. This is being done with the hope that the studies, money and talk will enhance the uptake of the technology. However, all the work is overshadowed by a national need for data communication standards and the approval of electronic signatures before wider use of technology becomes more commonplace. Fortunately, the development of standards and legislative approval of electronic signatures is currently taking place at both a provincial and federal level. Some examples of the funding being committed at federal and provincial levels to support the uptake and increased use of EMR systems by physicians include the POSP project in Alberta and the Ontario Family Health Network. In addition, on a national scale, the Engaging Physicians in the Use of Electronic Medical Records

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,197
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,197
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,211
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueElectronicHealthcareMême sujetMedical Research and PracticesTravaux en français237 207