Achieving Meaningful Use of Electronic Health Records: Prospects for Blockchain in Ontario's Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the Government of Ontario has devoted significant resources to the digitization of patient health records with the goal of improving data storage, management, transfers and, ultimately, patient care. Adoption rates for digitized records, known as electronic health records (EHR), and accompanying systems, has been high among health care providers in Ontario. Yet, research has demonstrated that a number of barriers appear to inhibit the effective use of EHRs among clinicians. These barriers can impede or delay meaningful use of EHRs and accordingly, limit their ability improve information exchanges, service delivery and patient care.\nThis paper reviews the challenges of achieving meaningful use of EHRs in health care service delivery. It also examines whether an emerging technology for data management, blockchain, may overcome the most prominent barriers to meaningful use of EHRs. A strong focus of this research concerns the legal aspects of EHRs and the legal issues surrounding their use.\nThe difficulties in achieving meaningful use of EHRs can stem from the time and resources required for training and change management activities, the skill-level of users and the usability of the systems adopted.\nThis paper proposes recommendations including a greater emphasis by the government and industry groups on designated initiatives to support meaningful use, stronger compliance measures and incentives for health care providers, and investments in new and emerging health care positions. The legal community can assist by engaging in collaborative efforts that aid in increasing certainty about the laws concerning EHRs.\nThese findings may provide guidance to health care industry professionals and legal practitioners, to enhance preparation for technology changes in the area of information management, and encourage activities which support meaningful use.
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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 | 0,018 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».