Preliminary considerations for electronic medical record (EMR) in the public hospitals of Gandaki province in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Electronic Medical Record (EMR) is the digital tool to keep records of valuable information on computer or computer-like equipment, regarding health systems, including patient’s records and stock management which can provide real time evidence for better patient record, clinical care and health policy making. As Nepal does not have a national EMR system, and it is a challenge to get real time data, information and evidence required for effective health policy making. With an effective national EMR system in Nepal, the health system can be improved with reliable information of patients for the continuity of clinical care.
 
 There are existing scientific evidence of EMR on the lessons of implementation in Nepal, opportunities for the use of EMR in Malaysia, perspectives of health care workers on EMR after its implementation in Canada, on the development of success measuring tools and the use of questionnaires for the EMR implementation in Canada, best practices, impact of EMR on physician practice, and barriers for EMR implementation.
 
 EMR can improve the quality, effectiveness, transparency and efficiency of healthcare services and its management. Gandaki province is one of seven provinces in Nepal and is exploring ways to implement EMR in all the hospitals operated under the province government. There can be step wise approach to have EMR in all of these hospitals. This can give more strategies for the national EMR system.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».