The digital health landscape at children’s hospitals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Canadian hospitals have historically lagged behind peer nations in terms of adoption of digital health tools. The aim of this study was to assess the current state of adoption of digital health tools at children's hospitals in Canada. Methods: We conducted an online survey of Canadian pediatric tertiary-care hospitals between January and July 2023. The 35-item questionnaire was administered in English and French. Hospital characteristics, informatics infrastructure data and electronic health record (EHR) functionality data were summarized using descriptive statistics. Results: The survey was completed by 15 of the 17 (88.2%) pediatric hospitals in Canada. All institutions had an EHR with 10 (66.6%) being fully digitized and five (33.3%) being partially digitized. Funding and availability of clinicians with expertise in clinical informatics were cited as barriers to implementing digital health tools. The availability of core EHR functionalities ranged from 53.3% for medication to 100% for the presence of a laboratory and radiology information system. Only five (33.3%) institutions reported that they had a patient portal. Discussion: While all hospitals in this study had an EHR, functionalities varied greatly between centers. Canada lags behind the United States in terms of adoption of digital health tools such as patient portals likely due to governmental mandates and incentives, and a focus on cultivating a physician informatics workforce. Conclusion: Canadian pediatric hospitals lag behind peer institutions in digital maturity. This study highlights the perceived need from hospitals for policies, funding, and resources from the Canadian government to help increase the uptake of comprehensive EHRs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».