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Enregistrement W3026574076 · doi:10.22215/etd/2014-10223

The Impact of Electronic Medical Records Systems on Healthcare Subunit Performance: A Dynamic Capabilities Study

2014· dissertation· en· W3026574076 sur OpenAlexaff
William MacKinnon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionHealth careQuality managementStructural equation modelingProcess (computing)Quality (philosophy)Emergency departmentMedical recordProcess managementManagement systemMedicineComputer scienceOperations managementNursingBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis focuses on the impact of electronic medical records (EMR) systems on healthcare subunit performance.EMR systems are a relatively new artifact in the healthcare industry and have come under a great deal of attention lately, seen as a way of reducing healthcare costs and improving healthcare quality.We have taken a dynamic capabilities perspective for this research.We developed a model that suggests that two dynamic capabilities: process management and change management, will positively impact usage of EMR systems, and that EMR use is the key driver of operational performance at the subunit level.We tested our theory with a sequential mixed method Change Management Scale CM1: I clearly understand the purpose and objectives of the EMR system.CM2: The benefits of the EMR system have been clearly identified and communicated.CM3: I have not received sufficient training to learn to use the EMR system.CM4: Hospital management effectively communicated the need for a new EMR system.CM5: Hospital management was highly supportive of and committed to the EMR related change process.CM6: No efforts were made to involve affected hospital employees in designing the EMR related changes. CM7:The hospital implemented an explicit change management plan related to the EMR implementation.CM8: Hospital management kept us informed of EMR related changes through frequent communication.CM9: Responsibilities to be assumed by hospital employees during and after the change were assigned.Process Management Scale PM1: Emergency department processes have been re-designed to align with the new EMR system.PM2: The redesigned processes meet the needs of the emergency department and the requirements of the EMR system.PM3: Hospital management assembled a cross-functional team to support EMR related process re-design.If "yes", please describe your role in selecting the EMR system.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,432 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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