Stepping Up to the Plate: An Agenda for Research and Policy Action on Electronic Medical Records in Canadian Primary Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Building on a previous study, which identified gaps in primary healthcare electronic medical record (EMR) research and knowledge, a one-day conference was held to facilitate a strategic discussion of these issues.This paper offers a multi-faceted research agenda and suggestions for policy actions as a way forward in bridging the gaps.One facet focuses on the need for research.The second facet focuses on harnessing the knowledge of primary healthcare EMR stakeholders.Finally, the third facet focuses on policy actions.This paper offers consensus-based suggestions with a view to improving the overall primary healthcare EMR landscape in Canada. RésuméEn réponse à une première étude qui identifiait des lacunes dans la recherche et les connaissances concernant les dossiers médicaux électroniques (DME) dans les soins de santé primaires, une conférence a eu lieu afin de permettre une discussion stratégique sur cette situation.Cet article présente un programme de recherche multifacette et des suggestions d' orientation afin de combler ces lacunes.La première facette souligne le besoin de faire de la recherche.La seconde facette porte sur la canalisation des connaissances des parties prenantes liées aux DME dans les soins de santé primaires.Finalement, le troisième aspect soulève
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.
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 | 0,122 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,024 |
| Communication savante | 0,041 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».