Implementing a Regional Oncology Information System: Approach and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Paper-based medical record systems are known to have major problems of inaccuracy, incomplete data, poor accessibility, and challenges to patient confidentiality. They are also an inefficient mechanism of record-sharing for interdisciplinary patient assessment and management, and represent a major problem for keeping current and monitoring quality control to facilitate improvement. To address those concerns, national, regional, and local health care authorities have increased the pressure on oncology practices to upgrade from paper-based systems to electronic health records. OBJECTIVES: Here, we describe and discuss the challenges to implementing a region-wide oncology information system across four independent health care organizations, and we describe the lessons learned from the initial phases that are now being applied in subsequent activities of this complex project. RESULTS: The need for change must be shared across centres to increase buy-in, adoption, and implementation. It is essential to establish physician leadership, commitment, and engagement in the process. Work processes had to be revised to optimize use of the new system. Culture change must be included in the change management strategy. Furthermore, training and resource requirements must be thoroughly planned, implemented, monitored, and modified as required for effective adoption of new work processes and technology. Interfaces must be established with multiple existing electronic systems across the region to ensure appropriate patient flow. Periodic assessment of the existing project structure is necessary, and adjustments are often required to ensure that the project meets its objectives. CONCLUSIONS: The implementation of region-wide oncology information systems across different health practice locations has many challenges. Leadership is essential. A strong, collaborative information-sharing strategy across the region and with the supplier is essential to identify, discuss, and resolve implementation problems. A structure that supports project management and accountability contributes to success.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».