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Enregistrement W2465407874 · doi:10.1186/s12911-016-0330-3

The value of connected health information: perceptions of electronic health record users in Canada

2016· article· en· W2465407874 sur OpenAlex
Sukirtha Tharmalingam, Simon Hagens, Jennifer Zelmer

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

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensCanada Health Infoway
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth informaticsHealth information exchangeHealth careInteroperabilityMedicineEnd userHealth information technologyPatient satisfactionFamily medicineNursingComputer sciencePublic healthWorld Wide WebHealth information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As health care becomes more complex, it becomes more important for clinicians and patients to share information. Electronic health information exchange can help address this need. To this end, all provinces and territories (PTs) in Canada have created interoperable electronic health records (iEHRs). These secure systems offer authorized users an integrated view of a person's healthcare history across the continuum of care. They include information such as lab results, medications, diagnostic images, clinical reports and immunization profiles. This study explores user experiences and perceived outcomes of iEHR use. METHODS: Surveys conducted between 2006 and 2014 asked iEHR users in six Canadian PTs about system, information and service quality; iEHR use and user satisfaction; and net quality and productivity benefits. The surveys had a core set of questions that used Likert-type scales. Results were synthesized across surveys for each evaluative dimension. Consensus among researchers and subject matter experts on whether to classify the outcomes as positive, mixed/neutral, or negative was established using a modified Delphi technique. RESULTS: A total of 2316 iEHR users responded to the six surveys. Information quality was the most studied area. Results varied across PTs, but positive outcomes were more common than mixed/neutral or negative outcomes by a 19:1:1 ratio across this dimension. The next most frequently studied aspects were user satisfaction, the impact of iEHR use on quality of care, and the impact on productivity. In all three areas, there were more positive than mixed/neutral or /negative results (ratios of 13:1:1, 14:3:1, and 15:2:1respectively). CONCLUSIONS: Overall, users of iEHRs that provide secure access to patient information collated from across the health system tend to report positive outcomes, including quality of care and productivity. This study is an important first step in understanding user perspectives on iEHRs and health information exchange more broadly.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,368 · 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