Development of a Draft Pan-Canadian Primary Health Care Electronic Medical Record Content Standard
Notice bibliographique
Résumé
In collaboration with a broad range of stakeholders, the Canadian Institute for Health Information (CIHI) led the development of the draft pan-Canadian primary health care (PHC) electronic medical record (EMR) content standard to be used in EMR applications across the country to support PHC data capture and information use and improved health system management. To achieve this goal, CIHI initiated the following activities: stakeholder engagement, information requirements gathering and adoption and implementation promotion of the common content standard for wide-spread use. The resulting pan-Canadian standardized data set will allow consistent data capture that will improve understanding and ability to report on PHC utilization and access, chronic disease prevention and management, health promotion, medication usage, patient safety, quality of care including patient safety and outcomes. The standard will improve patient care information by providing the structured comparable information needed to care for patients over time and across the continuum of care. Standards support clinical practice reminders and alerts, improvements in operating efficiencies, onscreen feedback reports to PHC providers and the ability to look at clinical trends over time. This standard will improve the flow of information by providing standardized information to providers at points on the continuum of care leading to better coordination of care and a reduction of repeat tests. Lastly, a common content standard will improve the health system use of data; by enabling aggregation and analysis of comparable standardized health information, clinicians, jurisdictions, and regions can benefit from using this data for more effective planning and policy decisions. The jurisdictions and clinicians, supported by CIHI and Canada Health Infoway will continue to work together with other key stakeholders, such as vendors to support the adoption and implementation of this standard into future jurisdictional EMR vendor specifications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».