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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 OpenAlexaff
Placide Poba‐Nzaou, Sylvestre Uwizeyemungu, Mamadou Dakouo, Anicet Tchibozo, Bocar Mboup

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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