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Enregistrement W2149518731 · doi:10.3109/17538157.2011.613553

Information technology and hospice palliative care: social, cultural, ethical and technical implications in a rural setting

2011· article· en· W2149518731 sur OpenAlexaff
Craig Kuziemsky, Heather Jewers, Brenda Appleby, Neil Foshay, Wendy MacCaull, Keith Miller, Madonna Macdonald

Notice bibliographique

RevueInformatics for Health and Social Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careInternet privacyNursingEthical issuesCultural issuesHospice careMedicinePublic relationsPsychologyEngineering ethicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is a need to better understand the specific settings in which health information technology (HIT) is used and implemented. Factors that will determine the successful implementation of HIT are context-specific and often reside not at the technical level but rather at the process and people level. This paper provides the results of a needs assessment for HIT to support hospice palliative care (HPC) delivery in rural settings. METHODS: Roundtable discussions using the nominal group technique were done to identify priority issues regarding HIT usage to support rural HPC delivery. Qualitative content analysis was then used to identify sociotechnical themes from the roundtable data. RESULTS: Twenty priority issues were identified at the roundtable session. Content analysis grouped the priority issues into one central theme and five supporting themes to form a sociotechnical framework for patient-centered care in rural settings. CONCLUSION: There are several sociotechnical themes and associated issues that need to be considered prior to implementing HIT in rural HPC settings. Proactive evaluation of these issues can enhance HIT implementation and also help to make ethical aspects of HIT design more explicit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,392 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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