An Education Framework for Effective Implementation of a Health Information System: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To optimize their use of a new Health Information System (HIS), supporting health care providers require effective HIS education. Failure to provide this education can significantly hinder an organization's HIS implementation and sustainability efforts. OBJECTIVE: The aim of this review is to understand the most effective educational strategies and approaches to enable health care providers to optimally use an HIS. METHODS: Ovid MEDLINE, Ovid Embase, EBSCO Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and EBSCO Education Resources Information Center were searched to identify relevant papers. Relevant studies were systematically reviewed and analyzed using a qualitative thematic analysis approach. RESULTS: Of the 3539 studies screened, 17 were included for data extraction. The literature on the most effective approaches to enable health care providers to optimally use an HIS emphasized the importance of investing in engaging and understanding learners in the clinical context, maximizing the transfer of learning to care, and designing continuous and agile evaluation to meet the emerging demands of the clinical environment. CONCLUSIONS: This review supports the advancement of a new HIS learning framework that organizational leaders and educators can use to guide HIS education design and development. Future research should examine how this framework can be translated into practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,043 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».