A Comparative Study of Medical Record Standards in Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Challenges relating to expense and quality has induced an atmosphere in a way that decision makers at all levels are investigating objective data to evaluate healthcare organizations. Since medical records document the care of the patients, and are considered to be the first yard stick to evaluate the care rendered to the patients, His essential that they follow certain rules and regulations, so that the quality of services offered by this department be computable with and durable to evaluative standards. Methods: In this descriptive comparative study, standards of medical records in the United States, Australia, and Canada were gathered and compared with the Iranian standards, via fax, internet and email. Findings: Research findings show that the Iranian Ministry of Health and Medical education has taken in to consideration the minimum standards relating to medical records policies and procedures. All countries under study except Iran had standards for education and professional development. Iran is the only country that the use of computer and other technological gadgets were used without defining their objectives for use. Results: With a glimpse at the importance of the role that standards play in facing the challenge of expense and quality in today's health care system, It is essential that medical records as part of the system, abide by a standard and follow on efficient system. But due to constraints and shortages in standards prescribed by the ministry, a national movement in standardization of different medical records with the help of experts in this field seems essential.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».