Electronic health record system implementation processes at critical access hospitals
Notice bibliographique
Résumé
[ACCESS RESTRICTED TO THE UNIVERSITY OF MISSOURI AT AUTHOR'S REQUEST.] The US government allocated $30 billion to implement electronic health records (EHRs) in hospitals and provider practices through policy addressing Meaningful Use (MU). Most small, rural hospitals, particularly those designated as Critical Access Hospitals (CAHs), comprising nearly a quarter of US hospitals, had not implemented EHRs before. Little is known about implementation in this setting. Socio-technical factors differ between larger hospitals and CAHs, which continue to lag behind other hospitals in EHR adoption. Qualitative methods employing Glaserian Grounded Theory were used to develop question protocols and conduct 69 interviews and eight focus groups onsite at four CAHs in Arkansas (1), Kansas (2), and Tennessee (1) where staff were undertaking EHR implementation. In addition, 41 phone interviews were conducted with a spectrum of implementation experts, including newly-minted peer-experts from 10 additional CAHs, who had completed EHR implementations. Twenty-eight themes emerged from coding and analysis. Key barriers and facilitators for EHR implementation at CAHs were identified, and a prospective implementation framework for hospitals for these and similar, small rural hospitals was developed, with additional recommendations for ehealth policy makers and other stakeholders.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».