Interoperability in NHS Acute Trusts within England: a Situation and Capability Analysis using Freedom of Information requests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Many central initiatives to improve digital maturity and interoperability in the NHS started after 2015. There are few prior assessments of digital maturity and interoperability. Methods Freedom of Information Act requests were sent to all English Acute NHS Trusts and Clinical Commissioning Groups (CCGs) to obtain information regarding digital maturity according to the Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) Electronic Medical Record Adoption Mode (EMRAM) scale, and interoperability. Results One third of Acute NHS Trusts have an EMR that meets requirements for EMRAM stage 6 or above. 17.4% of responding Trusts considered this. 59.1% of responding Trusts stated that their EMR allows for functional interoperability with other (interoperable) EMRs. The majority of responding Trusts had not conferred with other Trusts when making EMR purchasing decisions. Discussion In order to realise the benefits of digitisation and interoperability, we discuss policy recommendations including actions for local health economies.
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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 | 0,027 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».