Does Informatics Enable or Inhibit the Delivery of Patient-centred, Coordinated, and Quality-assured Care: a Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care delivers patient-centred and coordinated care, which should be quality-assured. Much of family practice now routinely uses computerised medical record (CMR) systems, these systems being linked at varying levels to laboratories and other care providers. CMR systems have the potential to support care. OBJECTIVE: To achieve a consensus among an international panel of health care professionals and informatics experts about the role of informatics in the delivery of patient-centred, coordinated, and quality-assured care. METHOD: The consensus building exercise involved 20 individuals, five general practitioners and 15 informatics academics, members of the International Medical Informatics Association Primary Care Informatics Working Group. A thematic analysis of the literature was carried out according to the defined themes. RESULTS: The first round of the analysis developed 27 statements on how the CMR, or any other information system, including paper-based medical records, supports care delivery. Round 2 aimed at achieving a consensus about the statements of round one. Round 3 stated that there was an agreement on informatics principles and structures that should be put in place. However, there was a disagreement about the processes involved in the implementation, and about the clinical interaction with the systems after the implementation. CONCLUSIONS: The panel had a strong agreement about the core concepts and structures that should be put in place to support high quality care. However, this agreement evaporated over statements related to implementation. These findings reflect literature and personal experiences: whilst there is consensus about how informatics structures and processes support good quality care, implementation is difficult.
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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 | 0,135 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».