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Enregistrement W2419293801 · doi:10.19044/esj.2016.v12n15p65

Accelerating the National Implementation of Electronic Health Records in Canada

2016· article· en· W2419293801 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEuropean Scientific Journal ESJ · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensBurman University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSAFERHealth careEconomic shortageHealth recordsSustainabilityHealth information technologyPopulationClinical decision support systemPublic relationsInternet privacyMedicineEconomic growthComputer scienceEnvironmental healthPolitical scienceComputer securityGovernment (linguistics)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trends such as the aging population, long wait times, rising costs, and labour shortages in health professions are notable challenges facing the sustainability of Medicare in Canada. Healthcare reform, especially in primary care, will ensure efficiency and equitable access to healthcare in. Information and communication technologies (ICTs) such as electronic health records (EHRs) will play a pivotal role in reforming and sustaining Medicare. EHRs make healthcare safer, cost efficient and more integrated, and are necessary for the wider application of ICTs in the health sector. EHRs enhance decision-making capabilities for both providers and patients, especially in managing chronic diseases. Notwithstanding the numerous advantages of EHRs, Canada is slow to adopt a nation-wide EHR system. This paper analyzed existing data to establish the factors that may help to accelerate the national implementation of electronic health records in Canada. It defined EHRs, discussed their advantages and disadvantages, and barriers to its full application. Also, it explored key strategies for accelerating EHR initiatives in Canada, and suggested action plans and time frames for doing so.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle