Integrating Information Technology to Healthcare and Healthcare Management: Improving Quality, Access, Efficiency, Equity, and Healthy Lives
Notice bibliographique
Résumé
A study published in 2022 identified the top 10 Countries with the best healthcare as (1) Denmark, (2) Switzerland, (3) Australia, (4) France, (5) Singapore, (6) The United Kingdom, (7) Germany, (8) Canada, (9) Austria, and (10) Japan. The United States spends more money per capita on healthcare than any other country. Still, the United States healthcare did not make the top twenty. Another study published in 2021 ranked the US last in access to healthcare, equity, and outcomes among the 11 high income countries, despite spending a far greater share of its GDP on healthcare (Luhby, 2021). The World Health Organization’s ranking of the world’s health systems put France at #1and the United States at #37 (World Health Organization, 2019). This paper examines a broad IT related healthcare literature and seven key IT tools and technologies that should be integrated into a comprehensive U.S. healthcare system. Properly integrating these IT tools and technologies should narrow the gap and improve the five critical success factors: Quality, Access, Efficiency, Equity, and Healthy lives.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».