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Enregistrement W3047117112 · doi:10.4236/ti.2020.113005

Adopting Healthcare Information Exchange among Organizations, Regions, and Hospital Systems toward Quality, Sustainability, and Effectiveness

2020· article· en· W3047117112 sur OpenAlex
Maria José Amaral Salomi, Priscila Borin de Oliveira Claro

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTechnology and Investment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth information exchangeBusinessSustainabilityInformation exchangeHealth careQuality (philosophy)Service (business)Work (physics)Knowledge managementProcess managementMarketingComputer scienceHealth informationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adopting data and information integration and exchange between two or more organizations, regions, communities, health insurance companies, and hospital systems has gradually become a requirement to improve health care quality, sustainability in management of work processes, and efficiency and effectiveness in financial and administrative management through cost monitoring and improved clinical protocols. The central aim of this study was to demonstrate how the use of Health Information Exchange (HIE) models helps increase quality, sustainability, efficiency, and effectiveness through data and information integration and exchange. Data collection were performed through an assessment of the literature in the timeframe between 2002 and 2016 referring to academic or non-academic organizations. The analysis of the literature considered Brazilian, American, and European articles. The results from the research on electronic databases were not satisfactory for the Brazilian scenario, where this theme is still very recent. Results from statistical, quantitative, and qualitative analyses showing data, indices, and the use of ICTs through dedicated software showed that health data and information exchange is capable of improving: 1) the quality of care given to patients and employees of the institution; 2) sustainability in management of work processes and activities pertaining to the relationship between providers, users, and service offer; 3) effectiveness and efficiency in operational cost monitoring and service protocols, giving the health institutions a prominent position in their fields in the eyes of external investors. Regarding the appropriate, legally- and policy-compliant use of data and information exchange and integration, organizations must obey legal requirements in conformity with each country’s current legislation. Suggestions for future studies are given at the end.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,332 · 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