An Aging Population: Challenges to the Electronic Health Record Development and Health Informatics Community
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.
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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 | 0,053 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».