Key factors in the success of an electronic patient referral system in the family physician programme: what can we do for the future?
Notice bibliographique
Résumé
Search, G -Funds CollectionBackground. the electronic referral system (e-Referral) is an initial change in the way health care is provided.there are many factors that prevent the spread of such technologies in developing countries.Objectives.Determining the key factors in the success of the electronic referral system in Iran.Material and methods.this qualitative study was conducted in two phases (semi-structured interview and expert panel).the research participants included 42 people for the interview and 6 local experts, who were selected via the purposive sampling method (stratified sampling) and had at least three years of work experience.Data was collected using in-depth semi-structured interviews which were continued until data saturation.next, the content analysis method was used to analyse the data.Validity and reliability of the data were determined based on the Guba and Lincoln including acceptability, transferability, reliability and verifiability.two professors, as qualitative research experts, also verified the credibility of the data through accurate and stepwise control of the research process.Finally, an expert panel meeting was conducted to refine and improve the categorisation of key factors.Results. the analysis of collected data resulted in the extraction of 6 main themes, 18 subthemes and 47 codes.the main themes included resource management, information technology management, rules and regulations, stakeholder satisfaction and advocacy, domestication and payment mode.subthemes included management of financial, human, physical and equipment resources, intelligence, security, information exchange speed, information integrity, data access, judicial and insurance laws, health service guidelines, organisational culture, community culture, performance-based payment, etc. Conclusions.this study offered rich documentation of the implementation of a successful e-Referral system, the availability of which in an information society is essential and will assist managers and policymakers in the successful implementation of the e-Referral system.
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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 | 0,025 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».