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Enregistrement W4295014699 · doi:10.2196/36313

The Factors Contributing to Physicians’ Current Use of and Satisfaction With Electronic Health Records in Kuwait’s Public Health Care: Cross-sectional Questionnaire Study

2022· article· en· W4295014699 sur OpenAlexvenueno aff
Jamal Shihan Bandar Alotaibi, Eleni L. Tolma, Walid Alali, Dari Alhuwail, Syed Mohamed Aljunid

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKuwait University
Mots-clésMedicineBivariate analysisFamily medicineHealth careCross-sectional studyPublic healtheHealthHealth informaticsPatient satisfactionNursingWorkflowDescriptive statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic health record (EHR) has emerged as a backbone health care organization that aims to integrate health care records and automate clinical workflow. With the adoption of the eHealth care system, health information communication technologies and EHRs are offering significant health care advantages in the form of error reduction, improved communication, and patient satisfaction. OBJECTIVE: This study aimed to (1) investigate factors associated with physicians' EHR adoption status and prevalence of EHRs in Kuwait and (2) identify factors predicting physician satisfaction with EHRs in public hospitals in Kuwait. METHODS: This study was conducted at Kuwait's public Al-Jahra hospital from May to September 2019, using quantitative research methods. Primary data were gathered via questionnaires distributed among 295 physicians recruited using convenience sampling. Data were analyzed in SPSS using descriptive, bivariate, and multivariate linear regression, adjusted for demographics. RESULTS: Results of the study revealed that the controlled variable of gender (β=-.197; P=.02) along with explanatory variables, such as training quality (β=.068; P=.005), perception of barriers (β=-.107; P=.04), and effect on physician (β=.521; P<.001) have a significant statistical relationship with physicians' EHR adoption status. Furthermore, findings also suggested that controlled variables of gender (β=-.193; P=.02), education (β=-.164; P=.03), effect on physician (β=.417; P<.001), and level of ease of use (β=.254; P<.001) are significant predictors of the degree of physician satisfaction with the EHR system. CONCLUSIONS: The findings of this study had significant managerial and practical implications for creating an inductive environment for the acceptance of EHR systems across a broad spectrum of health care system in Kuwait.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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