Comparisons of Physicians’, Nurses’, and Social Welfare Professionals’ Experiences With Participation in Information System Development: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The integration of health care and social welfare services together with the consolidation of health care information systems (HISs) and client information systems (CISs) has become a timely topic. Despite this development, there is a scarcity of systematic research on physicians', registered nurses' (RNs) and social welfare professionals' (SWPs) experiences of participating in the development of HISs and CISs. Objective: This study aimed to examine how physicians, RNs and SWPs experience collaboration with HIS or CIS vendors, and what kinds of end users have participated in HIS or CIS development. Methods: National cross-sectional usability surveys were conducted in Finland among RNs and SWPs in 2020 and physicians in 2021. Questions concerning participation experiences were analyzed by professional group, working sector, managerial position, and age. Results: In total, 4683 physicians, 3610 RNs, and 990 SWPs responded to the surveys. In all 3 professional groups, those working in nonmanagerial positions and the youngest respondents participated least in HIS or CIS development, and 76% (n=3528) of physicians, 78% (n=2814) of RNs and 67% (n=664) of SWPs had not participated at all. When comparing the groups, physicians were least aware of feedback processes and least satisfied with vendors' interest in end-user feedback and the manner and speed of HIS development. Those who had dedicated working time for HIS or CIS development were less critical of vendors' interest and responsiveness to development ideas than those who had not participated at all. In all 3 professional groups, the youngest were most dissatisfied with HIS and CIS vendor collaboration. Conclusions: Experiences of participation in HIS and CIS development were relatively negative across all 3 professional groups, with physicians being the most critical. Dialogue and collaboration between developers and end users-also the youngest ones and frontline workers-need improvement; simply increasing allotted working time is unlikely to produce more positive participation experiences.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».