Implementation of a National Electronic Health Information System in Gabon: A Survey of Healthcare Providers’ Perceptions.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Health information systems bring several benefits for the health system, healthcare providers, and the population. As a set of tools for the collection, storage, management and transmission of health data, their role to support the modernization of health systems, improve access to quality health care and reduce costs in developing countries is unquestionable. However, HIS implementation in low-income countries face several challenges. In Gabon, a unique initiative called eGabon has been launched in order to modernize the country’s infrastructures, notably through the deployment of a unique national electronic HIS that will connect health care institutions and providers at all levels in the whole country. Objective: This study aims to identify the factors influencing the optimal use of the national electronic HIS by healthcare providers in Gabon. Methods: We used an adaptation of the Information System Success Model ( and developed a questionnaire that was distributed to 2600 healthcare providers across the country). Reliability and validity of the instrument were tested, and we performed a logistic regression to identify the factors influencing healthcare providers’ perceptions towards the national electronic HIS. Results: A total of 2327 questionnaires were received from healthcare providers, of which 1930 were usable in the analyses. The reliability and validity of the questionnaire were supported. The logistic regression identified five constructs that significantly influence perceived system impact: System quality, Information quality, Support quality, Actual use and Useful functions. The model explains 30% of the variance in providers’ perception that the HIS leads to positive impacts. Discussion: This study provides support to the use of an adapted ISSM in the context of HIS implementation in a low-income setting. The results show that health care providers’ perceptions regarding the positive impact of the HIS are influenced by their previous use of a HIS, the extent of their use, their perceptions of system quality, information quality and quality of the support provided to users. These results could inform the development of strategies to ensure adequate change management and user experience for the implementation of the national electronic HIS, and eventually in other low-resources settings.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».