An Aging Population: Challenges to the Electronic Health Record Development and Health Informatics Community
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Baycrest Centre is one of the largest Academic Health Centres in Canada serving the aging population. As such, it has very complex information management (IM) requirements. Recently, a research project was carried out to determine the extent to which electronic health record (EHR) technologies are available and implemented within long-term care (LTC) organizations of comparable dimensions. Data collection included Internet searches and telephone interviews with targeted technology vendors and facilities. Results showed that although there are many superficial similarities between LTC and acute care, care delivery models and processes are so different, and the IM and EHR needs so unique, as to require different technology solutions and information management approaches. However, progress in development of relevant LTC solutions has been slow – 70% of vendors have chosen not to participate in LTC applications development. LTC facilities also expressed frustration with the fact that implementing an EHR is an extensive and expensive process, and yet there is minimal evidence to lobby for its implementation. Research to date has shown that benefits cannot be measured on a return-on-investment basis. Empirical data remain limited, and most benefits have historically been of a qualitative nature. Given the lack of evidence and a viable technical solution, it is not surprising that most LTC facilities have struggled to advance in the implementation of EHRs. This article presents a number of challenges to both the vendor and health informatics communities. Without appropriately addressing these challenges, relevant solutions for IM in LTC will fail to meet the well-established and much-discussed demographic of an aging population that is growing exponentially.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle