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Enregistrement W2802355308 · doi:10.2196/medinform.8403

Implementing an Open Source Electronic Health Record System in Kenyan Health Care Facilities: Case Study

2018· article· en· W2802355308 sur OpenAlexvenueno aff
Naomi Muinga, Steve Magare, Jonathan Monda, Onesmus Kamau, Stuart Houston, Hamish Fraser, John Powell, Mike English, Chris Paton

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of General Medical SciencesWellcome Trust
Mots-clésElectronic health recordOpen sourceHealth careHealth recordsMedical emergencyMedicinePatient portalComputer scienceSoftwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Kenyan government, working with international partners and local organizations, has developed an eHealth strategy, specified standards, and guidelines for electronic health record adoption in public hospitals and implemented two major health information technology projects: District Health Information Software Version 2, for collating national health care indicators and a rollout of the KenyaEMR and International Quality Care Health Management Information Systems, for managing 600 HIV clinics across the country. Following these projects, a modified version of the Open Medical Record System electronic health record was specified and developed to fulfill the clinical and administrative requirements of health care facilities operated by devolved counties in Kenya and to automate the process of collating health care indicators and entering them into the District Health Information Software Version 2 system. OBJECTIVE: We aimed to present a descriptive case study of the implementation of an open source electronic health record system in public health care facilities in Kenya. METHODS: We conducted a landscape review of existing literature concerning eHealth policies and electronic health record development in Kenya. Following initial discussions with the Ministry of Health, the World Health Organization, and implementing partners, we conducted a series of visits to implementing sites to conduct semistructured individual interviews and group discussions with stakeholders to produce a historical case study of the implementation. RESULTS: This case study describes how consultants based in Kenya, working with developers in India and project stakeholders, implemented the new system into several public hospitals in a county in rural Kenya. The implementation process included upgrading the hospital information technology infrastructure, training users, and attempting to garner administrative and clinical buy-in for adoption of the system. The initial deployment was ultimately scaled back due to a complex mix of sociotechnical and administrative issues. Learning from these early challenges, the system is now being redesigned and prepared for deployment in 6 new counties across Kenya. CONCLUSIONS: Implementing electronic health record systems is a challenging process in high-income settings. In low-income settings, such as Kenya, open source software may offer some respite from the high costs of software licensing, but the familiar challenges of clinical and administration buy-in, the need to adequately train users, and the need for the provision of ongoing technical support are common across the North-South divide. Strategies such as creating local support teams, using local development resources, ensuring end user buy-in, and rolling out in smaller facilities before larger hospitals are being incorporated into the project. These are positive developments to help maintain momentum as the project continues. Further integration with existing open source communities could help ongoing development and implementations of the project. We hope this case study will provide some lessons and guidance for other challenging implementations of electronic health record systems as they continue across Africa.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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