Missed Connections: The Adoption of Information Technology in Canadian Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Despite the ambitious efforts of the provincial and federal governments in Canada to implement Electronic Health Record (EHR) systems, the level of health information exchange across organizations and care settings in Canada is among the lowest in surveyed countries. Some survey findings revealed that in primary care only 12 percent of physicians are notified electronically of patients’ interactions with hospitals or send and receive electronic referrals for specialist appointments. Fewer than three in ten primary care physicians have electronic access to clinical data about a patient who has been seen by a different health organization. Certainly, progress has been made, namely in the development of the infrastructure to store and share health information, as well as some use of information technology in primary care, but the delivery of healthcare in Canada has yet to take full advantage of the major potential benefits. The aims of EHR programs include reducing duplication of, and errors in, patient records; taking advantage of information and communications technology to improve patient outcomes – by delivering patient and medication data to where and when it is needed; and saving the time of patients and providers. In Canada, there will not be any large-scale benefits from gathering masses of health data until the information is shared among providers and institutions, such as between a family physician and a hospital. Leadership is required to drive continuous change and quality improvement toward integrated care. To do so, appropriate incentives are also required. Providers and provider teams need to be held accountable for improvements to happen. One key characteristic shared by many leading healthcare jurisdictions is the incentive to improve outcomes for patients at risk, in contrast to the fee-for-service reimbursement models that create incentives for higher treatment volumes. Leaders need to set goals and incentives for improved quality of outcomes and hold institutions and clinicians accountable for achieving those goals.
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 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 | 0,011 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».