Health Information Systems for Evidence-Based Social Work Practices
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health Information Systems (HIS) are increasingly recognized as crucial tools in social work practice, yet their integration and effectiveness in supporting evidence-based interventions and data-driven care planning remain inadequately explored. While digital transformation has revolutionized healthcare delivery, the specific applications and impacts of HIS in social work settings require systematic evaluation.Objective: This systematic review and meta-analysis examined the effectiveness of HIS implementation in social work practices, with particular focus on data-driven care planning, intervention outcomes, and system integration across different social service settings. The study specifically evaluated how HIS supports evidence-based decision-making in developing and implementing care plans for at-risk individuals and families.Methods: A comprehensive analysis of 43 studies (2017-2024) was conducted across multiple databases including PubMed, Social Work Abstracts, and PsycINFO. Studies were evaluated using the PRISMA framework, with inclusion criteria specifying social work settings utilizing HIS for care planning and intervention delivery. Primary outcomes included care plan quality metrics, intervention effectiveness, and client outcomes. Secondary outcomes included system usability and cost-effectiveness.Results: Analysis of 15,847 cases across selected studies revealed that HIS integration resulted in significant improvements in care plan quality scores (mean difference: +32.6%; 95% CI: 28.4-36.8; p<0.001). Data-driven decision-making improved intervention selection accuracy by 41.2% (95% CI: 36.8-45.6; p<0.001). Client outcomes showed notable improvement (28.7% increase in positive outcomes; p<0.001), while care coordination efficiency increased by 45.3% (95% CI: 41.2-49.4; p<0.001).Conclusions: HIS implementation demonstrates significant effectiveness in supporting evidence-based social work practices, particularly in developing and executing data-driven care plans. The substantial improvements in care quality, intervention selection, and client outcomes suggest that systematic integration of HIS should be prioritized in social service organizations. These findings have important implications for social work practice, policy development, and technological infrastructure planning.
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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 | 0,187 | 0,381 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».