Prioritizing the Risk Factors Influencing the Success of Clinical Information System Projects
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objective: The aim of this study is to gain a better understanding of the risk factors influencing the success of clinical information system projects. Methods: This study addresses this issue by first reviewing the extant literature on information technology project risks, and second conducting a Delphi survey among 21 experts highly involved in clinical information system projects in Québec, Canada, a region where government have invested heavily in health information technologies in recent years. Results: Twenty-three risk factors were identified. The absence of a project champion was the factor that experts felt most deserves their attention. Lack of commitment from upper management was ranked second. Our panel of experts also confirmed the importance of a variable that has been extensively studied in information systems, namely, perceived usefulness that ranked third. Respondents ranked project ambiguity fourth. The fifth-ranked risk was associated with poor alignment between the clinical information systems’ characteristics and the organization of clinical work. The large majority of risk factors associated with the technology itself were considered less important. This finding supports the idea that technology-associated factors rarely figure among the main reasons for a project failure. Conclusions: In addition to providing a comprehensive list of risk factors and their relative importance, the study presents a major contribution by unifying the literature on information systems and medical infor - matics. Our checklist provides a basis for further research that may help practitioners identify the effective countermeasures for mitigating risks associated with the implementation of clinical information systems.
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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 | 0,050 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».