Open-Source Electronic Health Record Systems for Low-Resource Settings: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the great impact of information and communication technologies on clinical practice and on the quality of health services, this trend has been almost exclusive to developed countries, whereas countries with poor resources suffer from many economic and social issues that have hindered the real benefits of electronic health (eHealth) tools. As a component of eHealth systems, electronic health records (EHRs) play a fundamental role in patient management and effective medical care services. Thus, the adoption of EHRs in regions with a lack of infrastructure, untrained staff, and ill-equipped health care providers is an important task. However, the main barrier to adopting EHR software in low- and middle-income countries is the cost of its purchase and maintenance, which highlights the open-source approach as a good solution for these underserved areas. OBJECTIVE: The aim of this study was to conduct a systematic review of open-source EHR systems based on the requirements and limitations of low-resource settings. METHODS: First, we reviewed existing literature on the comparison of available open-source solutions. In close collaboration with the University of Gondar Hospital, Ethiopia, we identified common limitations in poor resource environments and also the main requirements that EHRs should support. Then, we extensively evaluated the current open-source EHR solutions, discussing their strengths and weaknesses, and their appropriateness to fulfill a predefined set of features relevant for low-resource settings. RESULTS: The evaluation methodology allowed assessment of several key aspects of available solutions that are as follows: (1) integrated applications, (2) configurable reports, (3) custom reports, (4) custom forms, (5) interoperability, (6) coding systems, (7) authentication methods, (8) patient portal, (9) access control model, (10) cryptographic features, (11) flexible data model, (12) offline support, (13) native client, (14) Web client,(15) other clients, (16) code-based language, (17) development activity, (18) modularity, (19) user interface, (20) community support, and (21) customization. The quality of each feature is discussed for each of the evaluated solutions and a final comparison is presented. CONCLUSIONS: There is a clear demand for open-source, reliable, and flexible EHR systems in low-resource settings. In this study, we have evaluated and compared five open-source EHR systems following a multidimensional methodology that can provide informed recommendations to other implementers, developers, and health care professionals. We hope that the results of this comparison can guide decision making when needing to adopt, install, and maintain an open-source EHR solution in low-resource settings.
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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 | 0,040 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».