Evaluation of the awareness and effectiveness of IT security programs in a large publicly funded health care system
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health records are becoming increasingly common in the health care industry. Although information technology (IT) poses many benefits to improving health care and ease of access to information, there are also security and privacy risks. Educating health care providers is necessary to ensure proper use of health information systems and IT and reduce undesirable outcomes. OBJECTIVE: This study evaluated employees' awareness and perceptions of the effectiveness of two IT educational training modules within a large publicly funded health care system in Canada. METHOD: Semi-structured interviews and focus groups included a variety of professional roles within the organisation. Participants also completed a brief demographic data sheet. With the consent of participants, all interviews and focus groups were audio recorded. Thematic analysis and descriptive statistics were used to evaluate the effectiveness of the IT security training modules. RESULTS: Five main themes emerged: (i) awareness of the IT training modules, (ii) the content of modules, (iii) staff perceptions about differences between IT security and privacy issues, (iv) common breaches of IT security and privacy, and (v) challenges and barriers to completing the training program. Overall, nonclinical staff were more likely to be aware of the training modules than were clinical staff. We found e-learning was a feasible way to educate a large number of employees. However, health care providers required a module on IT security and privacy that was relatable and applicable to their specific roles. CONCLUSION: Strategies to improve staff education and mitigate against IT security and privacy risks are discussed. Future research should focus on integrating health IT competencies into the educational programs for health care professionals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle