Health Information Management: Changing with Time
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.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objective: With the evolution of patient medical records from paper to electronic media and the changes to the way data is sourced, used, and managed, there is an opportunity for health information management (HIM) to learn and facilitate the increasing expanse of available patient data. Methods: This paper discusses the emerging trends and lessons learnt in relation with the following four areas: 1) data and information governance, 2) terminology standards certification, 3) International Classification of Diseases, 11th edition (ICD-11), and 4) data analytics and HIM. Results: The governance of patient data and information increasingly requires the HIM profession to incorporate the roles of data scientists and data stewards into its portfolio to ensure data analytics and digital transformation is appropriately managed. Not only are terminology standards required to facilitate the structure and primary use of this data, developments in Canada in relation with the standards, role descriptions, framework and curricula in the form of certification provide one prime example of ensuring the quality of the secondary use of patient data. The impending introduction of ICD-11 brings with it the need for the HIM profession to manage the transition between ICD versions and country modifications incorporating changes to standards and tools, and the availability and type of patient data available for secondary use. Conclusions: In summary, the health information management profession now requires abilities in leadership, data, and informatics in addition to health information science and coding skills to facilitate the expanding secondary use of patient data.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle