Progress in electronic medical record adoption in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the rate of adoption of electronic medical records (EMRs) by physicians across Canada, provincial incentives, and perceived benefits of and barriers to EMR adoption. DATA SOURCES: Data on EMR adoption in Canada were collected from CINAHL, MEDLINE, PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, the Health Council of Canada, Canada Health Infoway, government websites, regional EMR associations, and health professional association websites. STUDY SELECTION: After removal of duplicate articles, 236 documents were found matching the original search. After using the filter Canada, 12 documents remained. Additional documents were obtained from each province's EMR website and from the Canada Health Infoway website. SYNTHESIS: Since 2006, Canadian EMR adoption rates have increased from about 20% of practitioners to an estimated 62% of practitioners in 2013, with substantial regional disparities ranging from roughly 40% of physicians in New Brunswick and Quebec to more than 75% of physicians in Alberta. Provincial incentives vary widely but appear to have only a weak relationship with the rate of adoption. Many adopters use only a fraction of their software's available functions. User-cited benefits to adoption include time savings, improved record keeping, heightened patient safety, and confidence in retrieved data when EMRs are used efficiently. Barriers to adoption include financial and time constraints, lack of knowledgeable support personnel, and lack of interoperability with hospital and pharmacy systems. CONCLUSION: Canadian physicians remain at the stage of EMR adoption. Progression in EMR use requires experienced, knowledgeable technical support during implementation, and financial support for the transcription of patient data from paper to electronic media. The interoperability of EMR offerings for hospitals, pharmacies, and clinics is the rate-limiting factor in achieving a unified EMR solution for Canada.
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 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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».