Advances in Health Informatics Education: Educating Students at the Intersection of Health Care and Information Technology
Notice bibliographique
Résumé
The paper describes the authors' work in the area of health informatics (HI) education involving emerging health information technologies. A range of information technologies promise to modernize health care. Foremost among these are electronic health records (EHRs), which are expected to significantly improve and streamline health care practice. Major national and international efforts are currently underway to increase EHR adoption. However, there have been numerous issues affecting the widespread use of such information technology, ranging from a complex array of technical problems to social issues. This paper describes work in the integration of information technologies directly into the education and training of HI students at both the undergraduate and graduate level. This has included work in (a) the development of Web-based computer tools and platforms to allow students to have hands-on access to the latest technologies and (b) development of interdisciplinary educational models that can be used to guide integrating information technologies into HI education. The paper describes approaches that allow for remote hands-on access by HI students to a range of EHRs and related technology. To date, this work has been applied in HI education in a variety of ways. Several approaches for integration of this essential technology into HI education and training are discussed, along with future directions for the integration of EHR technology into improving and informing the education of future health and HI professionals.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».