Prescriptions for Investment in Health Information: Managing Risk for Maximum Benefit
Notice bibliographique
Résumé
As we plan to increase our spending on health information technology in Canada, this article cautions that we must manage risk carefully and get the most out of our investments. The author outlines 13 principles for investments in information infrastructure that were derived from observations of successes and failures in health and other industries.These principles are: be certain funding is adequate; communicate project objectives in clinical or business terms; actively manage stakeholder expectations; where possible, fund results, not technology; learn from the successes and failures of others; plan for failure; put users in the driver’s seat; invest in success; build teams with experience; maintain strong communication links with stakeholders; include process design in every project; keep projects short; and avoid creating political footballs. Canada is on the verge of escalating its investments in health information systems. Spending by hospitals, health regions, governments and the private sector on health information is expected to double in the next five years. As we contemplate this increase in resources, it is essential that we look at the successes and failures of the past to inform our decisions about how best to allocate the
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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 | 0,040 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».