Experts speak: advice from key informants to small, rural hospitals on implementing the electronic health record system.
Notice bibliographique
Résumé
The US government has allocated $30 billion dollars to implement Electronic Health Records (EHRs) in hospitals and provider practices through a policy called Meaningful Use. Small, rural hospitals, particularly those designated as Critical Access Hospitals (CAHs), comprising nearly a quarter of US hospitals, had not implemented EHRs before. Little is known on implementation in this setting. We interviewed a spectrum of 31 experts in the domain. The interviews were then analyzed qualitatively to ascertain the expert recommendations. Nineteen themes emerged. The pool of experts included staff from CAHs that had recently implemented EHRs. We were able to compare their answers with those of other experts and make recommendations for stakeholders. CAH peer experts focused less on issues such as physician buy-in, communication, and the EHR team. None of them indicated concern or focus on clinical decision support systems, leadership, or governance. They were especially concerned with system selection, technology, preparatory work and a need to know more about workflow and optimization. These differences were explained by the size and nature of these small hospitals.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».