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Enregistrement W4220657314 · doi:10.1177/18333583211070336

The historiography of a profession: The societal and political drivers of the health information management profession in Australia

2022· article· en· W4220657314 sur OpenAlexaff
Kerin Robinson, Simon Barraclough, Elizabeth Cummings

Notice bibliographique

RevueHealth Information Management Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Research and Practices
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePublic relationsPoliticsPopulation healthMandateHealth policyPopulationPolitical scienceMedicineSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health information permeates healthcare delivery from point-of-care, across the continuum of care and throughout the healthcare system’s policy, population health, research, planning and funding arenas. Health information managers (HIMs) expertly manage that information. This commentary theorises the health information management profession for the first time. Its purpose is to identify and contextualise, via a historiographical account, the societal and political drivers that have shaped contemporary Australian health information management and HIMs’ scientific work. It seeks to build our knowledge of the socio-political influences on the profession’s emergence and development, and the projected drivers of its future. Eight critical, socio-political drivers were identified and are addressed in temporaneous order. Scientific medicine has reflected the influences on medicine in the past century and a half of the medical record and other technologies, laboratory-based sciences, evidence-based medicine and evidence-based health. Standardisation has underpinned and guided the profession’s practice. The hegemony of non-medical healthcare managers and resource- and performance-related accountabilities emerged in the 1960s, as did the efficiencies of bureaucratisation in healthcare and post-bureaucratic shifts to textualisation and technogovernance. Technologisation has driven constant change in health information management, as have the forces of the fast-paced risk society. Since the 1980s, the health consumer movement has propelled regulatory mechanisms that accord patients’ access rights to their medical records and mandate information privacy protections. Finally, a nascent commodification of health information has emerged. These forces exert ongoing impacts on the profession. They will, we conclude, singularly and collectively continue to shape its discourses and direction.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0120,024
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,392 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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