Electronic Health Records Functionalities in Saudi Arabia: Obstacles and Major Challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: Despite the innovative technology availability, however, the functionalities of usefulness are limited and not been explored in Saudi Arabian hospitals. This study aims to determine the extent and diffusion of Electronic Health Records (EHR) in public hospitals in Saudi Arabia and to explore the main obstacles, and problems of adopting EHR in these hospitals.METHODS: A comprehensive survey was developed and sent to the medium and large size hospital stakeholders to collect their opinions on the current status of the adoption and usage of EHR. Cluster random sampling has been used. The study has been conducted in the eastern province.RESULTS: Based on the 15 hospitals surveyed in the Eastern Province (EP), Saudi Arabia, a total of seven hospitals (46.6%) had an EHR system and the implementation is running. EHR is mostly used for order entry (51.11%) and char review (41.11%) in the EP in Saudi Arabia with obstacles to be used for decision support, documentation functions, communication tools. Despite the “secured” EHR system, the results shows that security mechanism did not cover all threats.CONCLUSION: The results suggest that more public hospitals are required to adopting more and more EHR and EHR functionalities. A periodic assessment of EHR status should be performed in addition to or part of an encouraging/ enforcing policies that can significantly increase the rate of adoption of EHR systems. Managers and policymakers can benefit from the study by facing obstacles and general challenges of problems like resistance to change from the medical staff in using the information technology, low and weak financing, and train technical supporting staff for adopting EHR.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».