Factors influencing clinician performance post-electronic health record implementation: an empirical analysis in Moroccan hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, the Moroccan Ministry of Health and Social Protection has invested considerable resources in implementing electronic health record (EHR) systems to provide citizens with quality healthcare services through efficient structures. However, the rhythm of EHR deployment across the country is very slow, requiring urgent evaluation to remove barriers to successful EHR adoption. OBJECTIVE: This study aims to investigate the critical factors affecting healthcare providers' performance post-EHR implementation in Moroccan public hospitals. METHODS: A cross-sectional study was conducted in three hospitals affiliated with Hassan II University Hospital Center in Fez. Data were collected using a questionnaire survey administered to a sample of 368 healthcare providers from March 2021 to July 2021. Clinician performance was assessed using a proposed research model that integrates the Information System Success Model and the Technology-Organization-Environment framework. The final model was analyzed and tested by using structural equation modeling. Statistical analyses were conducted using SPSS version 25 and Amos version 26. RESULTS: The findings highlighted that the most critical factors influencing clinician performance are clinician satisfaction (β = 0.5, p < 0.001), followed by organization (β = 0.28, p < 0.001), and system quality (β = 0.17, p = 0.01). Additionally, information quality indirectly affects clinician performance (β = 0.19, p < 0.001). However, the environmental factor does not appear to have a significant impact (β = -0.004, p = 0.94). CONCLUSION: This study, performed for the first time in Morocco, identifies key factors for policymakers and healthcare organizations to enhance the successful implementation of EHR systems. Additionally, it serves as a valuable framework for future studies in this area.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».