Framework for development of Information Technology Infrastructure for Health (ITIH) care in India – a critical study
Notice bibliographique
Résumé
Health care in India is undertaken by huge numbers of providers - Government, Corporate and Private. Most of the providers do not maintain the medical records systematically and properly following international standards and guidelines. Paper-based health records and unavailability of right information at right time prevents better health care. Here comes the importance of health informatics. Developmental origins of Health and Disease (DOHaD), has proven the importance of records of individual in predicting/explaining the diseases. Dept. of Information Technology, Govt. of India, has taken initiative to develop Information Technology Infrastructure for Healthcare (ITIH) in India. ITIH provides the modalities and procedures to be undertaken for better health care of vast population of India. The framework is a guideline document and comprehensive roadmap that prescribes IT standards and guidelines for each stakeholder across diverse healthcare settings in India with the goal of building an Integrated Healthcare Information Network. The paper highlights the formation of expert group and terms of reference, defining the standards and guidelines, identified the nodal agencies, R&D organizations and healthcare applications. The importance of tele-medicine are also discussed. The paper has discussed the main challenges, namely, funding, computer literacy, infrastructure and coordination, retro conversion of manual system of records to electronic system, standards and guidelines, interoperability, privacy, information overload.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».