MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3185660615 · doi:10.1080/20476965.2021.1952113

Patterns of health information exchange strategies underlying health information technologies capabilities building

2021· article· en· W3185660615 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresNational Bank of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth information exchangeHealth informaticsInformation exchangeHealth careCluster analysisSet (abstract data type)Health recordsEuropean unionData setHealth information technologyComputer scienceBusinessMedicineData scienceMedical emergencyNursingPublic healthHealth informationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combination of electronic health records (EHRs), health information exchange (HIE), and telehealthholds a high potential for improving the coordination of care and saving lives. As well, the benefits of the three HIT on hospitals' depend on the patterns of capabilities that are available and used by clinicians. However, little is known about how the three HIT, actually empirically coexist and about the strategies underlying the use of HIE in hospital settings. Based on data from a European Union survey, we use a combination of hierarchical and non-hierarchical clustering and discriminant analysis to identify patterns of hospitals' HIT capabilities. Five statistically significantly separated configurations were derived from a data set of 1038 acute care hospitals. The actual empirical coexistence of the three HIT capabilities and associated HIE strategies revealed by this study can be counter-intuitive and shed light on misalignments that may impede the realisation of the potential benefits.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,327 · 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