Integrating Exercise into the Electronic Medical Record: A Case Series in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Exercise is Medicine campaign initiated by the American College of Sports Medicine is intended to advance the integration of exercise into formalized medical care through strategic linkages between health care systems, providers, health-related digital technologies, and available exercise programs. Exercise is established as a fundamental element of comprehensive cancer care and given the critical role of the electronic medical record (EMR) in health care communication, optimizing the use of the EMR by qualified exercise professionals and for exercise-related referrals may improve clinical outcomes. The purpose of this article is to describe the strategies, facilitators, barriers, and opportunities in implementing exercise information in the EMR in three cancer centers in North America: The University of Alabama at Birmingham, the Sylvester Comprehensive Cancer Center, and the Princess Margaret Cancer Centre. The collective experience of three cancer centers identifies the diverse opportunities and challenges in connecting exercise programming with the EMR. The implementation of exercise programming, resources, and linkages in the EMR is complex, involves numerous stakeholders, and can be mapped against the Consolidated Framework of Implementation Research. Methods of establishing communication or referral pathways to exercise programs described here can serve as precedents for similar endeavors. Further research is needed to determine whether implementation strategies that target identified implementation science constructs can facilitate the implementation of exercise programming via EMR where the Consolidated Framework for Implementation Research may serve as a useful empirical framework.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».