Considerations for Personal Health Record Procurement
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic illnesses require tools and resources to facilitate self-management. Personal Health Records (PHRs) are a promising option for delivering these tools and resources to patients with chronic illnesses. As such, many organizations are becoming interested in PHR procurement. However, traditional procurement methods may not ensure the system success and adoption. In this study a group of subject matter experts discussed the possibility of converting a paper-based PHR into an electronic tool. These discussions resulted in generation of several important criteria for assessing commercially available PHR solutions and other considerations related to PHR procurement. These considerations should be contemplated and discussed with stakeholders prior to PHR procurement. In order to realize the benefits PHRs, it is imperative that the appropriate selection is made. Prior to purchase commitment, a trial period can prove extremely useful for performing usability analyses and ensuring interoperability. Supplementing traditional procurement methods with these preliminary user evaluations will increase the likelihood that the selected system best matches the needs of users and purchasers. Moreover, the risk of system failure and the risk of limited adoption of the PHR by the public will be reduced as a result of adopting these methods.
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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 | 0,120 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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 ».