Introduction of a Single Electronic Health Record for Maternity Units in Ireland: Outline of the Experiences of the Project Management Team
Notice bibliographique
Résumé
Electronic health records (EHRs) are being introduced worldwide. The change from paper to electronic records has not always been a seamless or quick process; however, EHRs are viewed as central to updating modern health care, especially organization structures and delivery of sustainable care with the potential for joint decision-making with the patient. The objective of this viewpoint paper is to outline how an EHR is being developed in Ireland. The focus of the Maternal & Newborn Clinical Management System project is the design and implementation of an EHR for all women and babies in the maternity services in the Republic of Ireland. The paper also outlines the lessons learned from the planning to the optimization stage of the project. The paper was developed through discussions with the project management team and their completed reports that outline the lessons they acquired from each project stage. Key lessons learned from each stage of the project are highlighted. This viewpoint paper explains how the national project management team is implementing the EHR and outlines the experiences and lessons learned and the challenges ahead following the phase one introduction. The Maternal & Newborn Clinical Management System is an example of a clinician-led, patient-focused, change management project from its inception to implementation. The introduction of EHRs is essential in modernizing health care and optimizing patient outcomes through the accurate and appropriate use of data.
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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 | 0,071 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».