Understanding health information exchange processes within Canadian <scp>long‐term</scp> care: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing supportive care to long-term care residents with complex medical conditions generates substantial amounts of health information. This information must be documented, shared and acted upon by the various care providers within the circle of care. OBJECTIVES: The purpose of this scoping review is to describe the current digital health information exchange (HIE) processes used within Canadian long-term care facilities (LTCFs). METHODS: The scoping review followed Arksey and O'Malley's approach to the methodology. Electronic databases (e.g. CINAHL, MEDLINE and SCOPUS) were searched between 2010 and 2020 using terms including 'health information exchange', 'communication' and 'health information technology'. Articles were included if they were Canadian-based and relevant to our definition of health information exchange. RESULTS: The search yielded 2091 citations for title and abstract screening; 78 citations were selected for independent full-text review, 42 of those met study criteria. The findings revealed gaps between the expectations of HIE for quality health care and the realities of HIE processes that impact the provision of care in long-term care. CONCLUSIONS: We conclude that increased provider engagement and effective use of HIE processes is recommended to improve the safety and quality of health care in the long-term care sector. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: HIE implementation should be preceded a review of various aspects of workflow to identify information gaps and inefficiencies that can be addressed by digitization.
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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 | 0,040 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».