Developing a Framework for Electronic Health Record of Students: A Case Study of West Azerbaijan Province Schools
Notice bibliographique
Résumé
Background: In order to obtain information on the health status of students and a healthy community, having access to health information is critical. Most health information systems designed for adults have data recording limitations for children. The presents study develops the Electronic Health Record of students.Method: The present study is a descriptive - cross sectional study performed in 2015 in primary schools in West Azerbaijan Province. The research tools included the questionnaire and checklist completed 25 school health educators and 5 school health volunteers of health networks. The data elements were presented to the school health educators and three pediatricians. The content validity was determined and its reliability index was measured by Cronbach's alpha test with SPSS version 22.Results: Students’ Personal Health Record is a booklet called “Health Certificate” that includes 100% of the demographic information, screening data and students’ immunization but it lacked sequence and integrity required to obtain the health information. The school care data and the results of initial admission were documented in none of the schools. Due to low security and privacy of paper information, the reports were unreliable. According to the minor role of the school health educators in the process of documentation of health information, data recording process was reviewed. The revised data elements were approved by 100% without any opposite opinion.Conclusion: Low security and confidentiality of students’ health information indicates the need to create electronic systems. Designing electronic health records can be a major step in creating a database with the ability to communicate and exchange electronic health records.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».