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Enregistrement W2931378573 · doi:10.24251/hicss.2019.489

Enabling laboratory medicine in primary care through EMR systems use: A survey of Canadian physicians

2019· article· en· W2931378573 sur OpenAlexaffabout
Louis Raymond, Guy Paré, Éric Maillet

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeHEC MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careElectronic medical recordMedicineQuality (philosophy)Medical recordPatient careMedical laboratoryFamily medicineMedical educationMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Important problems remain with regard to the efficiency and effectiveness of laboratory testing in primary care. In view of this, a significant function of electronic medical record (EMR) systems is to enable the practice of laboratory medicine by primary care physicians (PCPs). In addressing this issue, the present study aims to deepen our understanding of the nature and effectiveness of PCPs’ use of EMR systems for patient management and care within the laboratory testing process. To achieve our main objective, a survey of 684 Canadian physicians was realized. Results confirm that the artefactual and clinical contexts of EMR use influence the extensiveness of this use for communicational and clinical purposes. In turn, it is confirmed that the more extensive the use of EMR for laboratory medicine, the greater its impacts on the PCPs’ efficiency and on the quality of care provided by these physicians. The implications of these results are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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