Perceptions of a Secure Cloud-Based Solution for Data Sharing During Acute Stroke Care: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute stroke care demands fast procedures performed through the collaboration of multiple professionals across multiple organizations. Cloud computing and the wide adoption of electronic medical records (EMRs) enable health care systems to improve data availability and facilitate sharing among professionals. However, designing a secure and privacy-preserving EMR cloud-based application is challenging because it must dynamically control the access to the patient's EMR according to the needs for data during treatment. OBJECTIVE: We developed a prototype of a secure EMR cloud-based application. The application explores the security features offered by the eHealth cloud-based framework created by the Advanced Secure Cloud Encrypted Platform for Internationally Orchestrated Solutions in Health Care Horizon 2020 project. This study aimed to collect impressions, challenges, and improvements for the prototype when applied to the use case of secure data sharing among acute care teams during emergency treatment in the Netherlands. METHODS: We conducted 14 semistructured interviews with medical professionals with 4 prominent roles in acute care: emergency call centers, ambulance services, emergency hospitals, and general practitioner clinics. We used in-depth interviews to capture their perspectives about the application's design and functions and its use in a simulated acute care event. We used thematic analysis of interview transcripts. Participants were recruited until the collected data reached thematic saturation. RESULTS: The participants' perceptions and feedback are presented as 5 themes identified from the interviews: current challenges (theme 1), quality of the shared EMR data (theme 2), integrity and auditability of the EMR data (theme 3), usefulness and functionality of the application (theme 4), and trust and acceptance of the technology (theme 5). The results reinforced the current challenges in patient data sharing during acute stroke care. Moreover, from the user point of view, we expressed the challenges of adopting the Advanced Secure Cloud Encrypted Platform for Internationally Orchestrated Solutions in Health Care Acute Stroke Care application in a real scenario and provided suggestions for improving the proposed technology's acceptability. CONCLUSIONS: This study has endorsed a system that supports data sharing among acute care professionals with efficiency, but without compromising the security and privacy of the patient. This explorative study identified several significant barriers to and improvement opportunities for the future acceptance and adoption of the proposed system. Moreover, the study results highlight that the desired digital transformation should consider integrating the already existing systems instead of requesting migration to a new centralized system.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».