Vertical Integration of Electronic Health Records in Medical Consortiums: Dynamic Modeling Approach Based on the Evolutionary Game Theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: China has continuously issued policies to speed up the interconnection, mutual recognition, sharing of medical information systems, and data integration management across regions and institutions. However, the vertical integration of electronic health records (EHRs) within the medical consortium is hampered by "poor mechanism and insufficient motivation" and the phenomenon of "free riding" among participating medical institutions, which makes the integration less effective. OBJECTIVE: We hope to clarify the game mechanism of stakeholders in the vertical integration of EHRs, and put forward targeted policy suggestions for improvement. METHODS: We constructed the "government-hospital-patient" tripartite evolutionary game model based on the detailed analysis of the research problems and their assumptions. We then simulated the game strategies and outcomes of each participant using the system dynamics approach to reveal the long-term strategy evolution mechanism of the core participants in the vertical integration of EHRs in the medical consortium, as well as the influencing factors and action mechanisms of each party's strategy evolution to provide references for improving relevant policies. RESULTS: The evolutionary game system could eventually reach an optimal equilibrium, but in areas where the government was required to be in a dominant position, patient supervision was necessary to have a positive role, while a reasonable reward and punishment mechanism can promote active participation of hospitals. CONCLUSIONS: The effective way to achieve the goal of vertical integration of EHRs in the medical consortium is to build a multiagent coordination mechanism under the guidance of the government. Meanwhile, it is necessary to establish a scientific integration performance evaluation mechanism, a reward and punishment mechanism, and a benefit distribution mechanism to promote the healthy development of vertical integration of EHRs in medical consortiums.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».