International Best Practices Analysis of Metadata Standard and Guidelines for the Development of Electronic Health Recordkeeping Metadata Standards of Malaysian Government Hospital System Integration
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper highlights the demand towards recordkeeping metadata standardization for electronic health records system integration. It is aims to develop a recordkeeping metadata framework for electronic health records system integration in Malaysian government hospital. This paper explores surrounding the results of the data analysis regarding various international and national best practices of metadata standards and guidelines of electronic health records management across selected organizations in Unites States, United Kingdom, Australia, Switzerland, Canada, and Malaysia. The analysis main focus is to identify the metadata elements requirements in those various international and national best practices. There are three steps in the compilation of metadata elements requirement which includes identifying, analyzing and combining. The data collection method in done through Scopus analyze tools and document analysis. The results of the analysis reveal the leading countries that would be the benchmarks for the selection of international and national best practices. The investigation of national standard tells that there were no comprehensive metadata standard and guidelines develop and use as guidance in the management and integration of electronic health records system in Malaysian government hospital. Therefore, the researchers have to analyze six metadata standards to successfully identify the metadata elements of electronic records management and health records management that are relevant to the study. It is hoped that the compilation of the metadata elements required for electronic health records system integration will contribute to automated recordkeeping functionality and improved the capability of the system integration in EHR as well as empowered the benefit of recordkeeping management.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle