System Configuration Evaluation for a Province-Wide Clinical Information System Using the eSafety Checklist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to Digital Health Canada 2013 eSafety Guidelines, an estimated one-third of patient safety incidents following implementation of clinical information systems (CISs) are technology-related. An eSafety checklist was previously developed to improve CIS safety by providing a comprehensive listing of system-agnostic, evidence-based configuration recommendations. OBJECTIVES: We sought to use the checklist to support safe initial configuration of a provincial system-wide CIS (Alberta, Canada), referred to as Connect Care. METHODS: The checklist was applied to 13 Connect Care modules in three successive phases. First, the checklist was adapted to an abbreviated high-priority version. Second, demonstrations of each module were recorded. Finally, independent evaluation of each recording was conducted by two eSafety evaluators using the abbreviated eSafety checklist. RESULTS: All modules achieved greater than 72% compliance, with an average of 84%. Overall, 273 opportunities for improvement were identified, with four major areas or themes emerging: (1) inconsistent date and time, (2) unclear patient identification, (3) ineffective alert system, and (4) insufficient decision support. These opportunities were forwarded to the appropriate build teams for review and implementation. CONCLUSION: This work is the first to utilize the eSafety checklist in a real-world CIS, which will become one of the largest in Canada. The checklist has shown clinical applicability in identifying gaps in CIS configuration and should be considered for use in future and pre-existing CISs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,118 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».