MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392376108

Clinical information system acceptability factors (comparative evaluation Fance (HEGP) - Québec (CHUS))

2010· preprint· fr· W4392376108 sur OpenAlexaboutno aff
Sié Jean-Marc Palm

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2010
Typepreprint
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L implantation des technologies de l information (TI) constitue un enjeu majeur pour les établissements de santé. Avec le développement des systèmes de santé, il y a un besoin croissant d intégrer les TI dans la production de soins. L informatisation des processus cliniques vise à l atteinte d objectifs d efficience et d efficacité dans la gestion de la prise en charge du patient. Sa réussite présuppose l adoption, l utilisation et l internalisation des TI à travers toutes les dimensions du système de santé. Cette recherche a pour but: (1) de modéliser les processus cliniques, (2) de quantifier l utilisation d un système d information clinique (SIC), (3) d identifier les déterminants individuels de la post-adoption du SIC et (4) d analyser les attentes des professionnels de la santé. Notre modèle d acceptabilité d un SIC est une intégration de sept dimensions, issues des théories et modèles en évaluation des SI. Des questionnaires ont été administrés aux médecins et aux infirmières en France (HEGP) et au Québec (CHUS). La régression multiple et la modélisation par équations structurelles ont permis de tester nos liens de causalité. Les résultats montrent que l utilisation d un SIC diffère par profession et par site et que les professionnels semblent satisfaits du SIC. Les scores par dimensions du modèle sont jugés relativement acceptables. Les analyses démontrent que l intention en post-adoption est déterminée par l utilité et la satisfaction. La confirmation des attentes influence la satisfaction, l utilité et la facilité perçue, la compatibilité et le support aux utilisateurs. Ces résultats positionnent l identification et l analyse des besoins au centre du processus d acceptabilité des TI en santé

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,162
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,162
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique)→Même sujetElectronic Health Records Systems→Travaux en français237 207→