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Enregistrement W4312601109 · doi:10.46532/ijaict-202108024

Formulating the Business Case for Hospital Information Systems – Analysis of Kaiser Permanente Investment Choice

2021· article· en· W4312601109 sur OpenAlexaff
ukowski McLean

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObligationInvestment (military)Medical recordBusinessRelation (database)Information technologyKnowledge managementMedical informationInformation systemProcess managementMedicineComputer scienceEngineeringPolitical scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper focusses on the business case for the Hospital Information Systems (HIS) which represents the businesses that contemplate the fundamental investment in the Electronic Medical Record (EMR) information technology framework. In that case, Kaiser permanent framework is tasked with the obligation to maintain social mission which will develop the medical fields and can be applied by medical practitioners to effectively develop the clinical sector. Nonetheless, Kaiser framework might be stimulated to underscore just like many investment organizational cases, the data presented in this framework signifies our ‘effective thinking’ at a certain timeframe in relation to limited information. This represents both the internalized Kaiser Permanent information and the paucity of the essential sets of data in the wide-range medical and bioinformatics sector. We project that this research contributes to the upcoming measure of EMR to the clinical aspect of communities and patients. Moreover, there are critical analyses that have been executed in relation to the medical information technology and has been designed based on the framework’s cost and benefit analysis for the electronic HIS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,006
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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