Development, Implementation, and Evaluation of a Health Information System for a Rural Clinic in Pakistan: A Pilot Model for Low-Resource Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health information systems (HIS) play a pivotal role in modern healthcare by improving patient outcomes, enhancing data management, and supporting public health initiatives. Despite these benefits, HIS adoption remains limited in rural areas of low- and middle-income countries (LMICs), where healthcare challenges are more pronounced. This study describes the development, implementation, and evaluation of a clinician led HIS model in a rural clinic in Sadwal Kalaan, Punjab, Pakistan. Methods and Materials: A structured four-step approach was used in developing, implementing and evaluating the HIS: 1) assessing the need for a HIS through interviews and focus group discussions with the clinic manager, physicians, and auxiliary healthcare staff; 2) designing a system tailored to the clinic’s context; 3) implementing a patient intake form designed using a survey questionnaire; and 4) evaluating adoption guided by iterative feedback from key stakeholders and impact on healthcare delivery. Results: The HIS was successfully integrated into the clinic’s workflow, facilitating patient follow-up by enabling retrieval of previous medical visits. Data was collected from 3,900 patient encounters on demographics, medical presentation, management, and overall patient satisfaction. Nearly all (99.8%) of respondents provided sufficient information regarding their condition and treatment. The system enhanced clinic operations by facilitating data-driven decision-making, optimizing resource allocation, and informing medication stock management. Despite initial resistance from staff regarding additional documentation workload, structured training and workflow adaptations ensured successful adoption. Conclusion: Overall, the findings demonstrate that implementing a clinician-led HIS in rural Pakistan is feasible and beneficial, offering scalability for similar settings in other LMICs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».