A Comparison Of How Four Countries Use Health IT To Support Care For People With Chronic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Countries around the globe are investing in health information and communications technologies (ICTs) as critical tools for improving care for chronically ill patients. We profiled four high-income nations with varied health ICT strategies--Australia, Canada, Denmark, and the United States--to describe their use of ICTs to improve chronic care. Our goal was to identify common challenges and opportunities for cross-national learning. We found four key themes. First, although all four countries have a national strategy for health ICT adoption, strategies are implemented and adapted to chronic care needs regionally, which creates the challenge of spreading successful efforts across regions. Second, each country struggles with how to ensure that clinical information follows patients seamlessly between care settings. Third, although each nation is pursuing telehealth solutions as a component of chronic care, the telehealth initiatives are usually stand-alone efforts that are not well integrated into other ICT solutions, such as electronic health records. Finally, countries have made progress in improving patients' access to their clinical data but have not fully succeeded in engaging patients to apply the data to improve care. These common themes suggest that although the four nations have different health care systems and ICT strategies, all of them face a similar set of challenges, creating an opportunity for cross-national learning.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».