Investigation and Countermeasures Research of Hospital Information Construction of Tertiary Class-A Public Hospitals in China: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical informatization has initially demonstrated its advantages in improving the medical service industry. Over the past decade, the Chinese government have made a lot of effort to complete infrastructural information construction in the medical and health domain, and smart hospitals will be the next priority according to policies released by Chinese government in recent years. OBJECTIVE: To provide strategic support for further development of medical information construction in China, this study aimed to investigate the current situation of medical information construction in tertiary class-A public hospitals and analyze the existing problems and countermeasures. METHODS: This study surveyed 23 tertiary class-A public hospitals in China who voluntarily responded to a self-designed questionnaire distributed in April 2020 to investigate the current medical information construction status. Descriptive statistics were used to summarize the current configurations of hospital information department, hospital information systems, hospital internet service and its application, and the satisfaction of hospital information construction. Interviews were also conducted with the respondents in this study for requirement analysis. RESULTS: The results show that hospital information construction has become one of the priorities of the hospitals' daily work, and the medical information infrastructural construction and internet service application of the hospitals are good; however, a remarkable gap among the different level of hospitals can be observed. Although most hospitals had built their own IT team to undertake information construction work, the actual utilization rate of big data collected and stored in the hospital information system was not satisfactory. CONCLUSIONS: Support for the construction of information technology in primary care institutions should be increased to balance the level of development of medical informatization in medical institutions at all levels. The training of complex talents with both IT and medical backgrounds should be emphasized, and specialized disease information standards should be developed to lay a solid data foundation for data utilization and improve the utilization of medical big 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».