Evaluative Frameworks and Models for Health Information Systems (HIS) and Health Information Technologies (HIT)
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation criteria for health information systems (HIS) and health information technologies (HIT) is broad, diverse and lacks a gold standard approach that could be leveraged, to evaluate clinical systems at various stages of their system development life cycle (SDLC). Without generalizable tools such as frameworks or models, comparative analysis across HIS and HIT is not possible. This paper presents the findings from a scoping review, utilizing the Arksey and O'Malley methodology [1]. The objective of this review is two-fold: 1) to classify models and frameworks published between the years 2010-2020 according to their level of evaluative focus (e.g. micro, meso, macro, multi), 2) to identify the countries where these models and frameworks have been employed for the purpose of evaluation, using the International Medical Informatics Association (IMIA) Represented Regions [3]. The results demonstrated the heterogeneity of evaluation models and frameworks currently used in health informatics and reflected the necessity for more adaptive approaches to HIS and HIT evaluation.
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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 | 0,063 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».