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Enregistrement W4290839821 · doi:10.2196/35612

National Development and Regional Differences in eHealth Maturity in Finnish Public Health Care: Survey Study

2022· article· en· W4290839821 sur OpenAlexvenueno aff
Jari Haverinen, Niina Keränen, Timo Tuovinen, Ronja Ruotanen, Jarmo Reponen

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTerveyden ja hyvinvoinnin laitos
Mots-cléseHealthHealth careMaturity (psychological)Information and Communications TechnologyHealth informaticsPublic healthBusinessHealth information exchangeMedicineNursingEnvironmental healthHealth informationPsychologyComputer scienceWorld Wide WebEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: eHealth increasingly affects the delivery of health care around the world and the quest for more efficient health systems. In Finland, the development of eHealth maturity has been systematically studied since 2003, through surveys conducted every 3 years. It has also been monitored in several international studies. The indicators used in these studies examined the availability of the electronic patient record, picture archiving and communication system, health information exchange, and other key eHealth functionalities. OBJECTIVE: The first aim is to study the national development in the maturity level of eHealth in primary health care and specialized care between 2011 and 2020 in Finland. The second aim is to clarify the regional differences in the maturity level of eHealth among Finnish hospital districts in 2020. METHODS: Data for this study were collected in 2011, 2014, 2017, and 2020, using web-based questionnaires from the Use of information and communication technology surveys in Finnish health care project. In total, 16 indicators were selected to describe the status of eHealth, and they were based on international eHealth studies and Finnish eHealth surveys in 3 areas: applications, regional integration, and data security and information and communications technology skills. The indicators remain the same in all the study years; therefore, the results are comparable. RESULTS: All the specialized care organizations (21/21, 100%) in 2011, 2014, 2017, and 2020 participated in the study. The response rate among primary health care organizations was 86.3% (139/161) in 2011, 88.2% (135/153) in 2014, 85.8% (121/141) in 2017, and 95.6% (130/136) in 2020. At the national level, the biggest developments in eHealth maturity occurred between 2011 and 2014. The development has since continued, and some indicators have been saturated. Primary health care lags behind specialized care organizations, as measured by all the indicators and throughout the period under review. Regionally, there are differences among different types of organizations. CONCLUSIONS: eHealth maturity has steadily progressed in Finland nationally, and its implementation has also been promoted through various national strategies and legislative changes. Some eHealth indicators have already been saturated and achieved an intensity of use rate of 100%. However, the scope for development remains, especially in primary health care. As Finland has long been a pioneer in the digitalization of health care, the results of this study show that the functionalities of eHealth will be adopted in stages, and deployment will take time; therefore, national eHealth strategies and legislative changes need to be implemented in a timely manner. The comprehensive sample size used in this study allows a regional comparison in the country, compared with previous country-specific international studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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