Notice bibliographique
Résumé
The demand for high quality, safe and quantity for healthcare is increasing while the resources remain unchanged. Adoption of better information technology can achieve significant improvements in quality and safety of healthcare delivery in the environment of increasing pressure on healthcare systems. This will also contribute to contain healthcare cost in the long run. Many developed and developing countries in the world pay attention on appropriate use of information communication technology(ICT) in healthcare domain. Some countries such as the US, UK, Australia, Canada and others adopted strategic plan of National Health Information Infrastructure for next 10 years. The objectives for ICT application of developed countries are summarized as: - To improve access to clinical records; - To reduce clinical errors and improve safety of patients; - To improve access to quality information on health for patients and healthcare professionals; - To improve efficiency of healthcare processes; and - To contain healthcare costs. The core of the ICT adoption in health is to have universal availability of electronic health and clinical records(EHR) at the point of care. This review, therefore, briefly described the definition, architectures, essential functionalities and applicable standards of EHR.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,010 |
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 ».