The Effect of Information Technology on Healthcare Improvement from Clinicians’ Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated the perspective of clinicians about the effect of information technology (IT) on healthcare improvement. METHODS: This cross-sectional study conducted in 2014-15, developed a questionnaire to evaluate of the perspective of 281 employees at two general hospitals affiliated with Zahedan University of Medical Sciences to measure the effect of IT on improving the healthcare system. The data was analyzed using the descriptive Kolmogorov-Smirnov and Kruskal-Wallis tests. One-way ANOVA was used to compare groups. RESULTS: The overall attitude of the research population about the effect of IT on healthcare was positive, with an average score of 3.29 ± 0.90. The most influential effects of IT on the healthcare were accelerated diagnosis and treatment. The use of standardized messaging was the most effective approach for improving the healthcare system. Developing a standard mechanism for protection of data and establishing clear rules for acceptance of computer documentation by the judicial authorities were the most influential cases to increase IT effects in the healthcare system. CONCLUSION: Physicians play important roles in the successful implementation of IT because they are directly involved in the treatment of patients. Their opinions should be considered when providing or creating any type of system. The importance of budgeting for IT should be considered, because applying these systems can be capital intensive. Because application of such systems requires acceptance by legal circles of the information obtained, it is necessary for preparations to be made.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».