Navigating large-scale EHR implementations in public health systems: Lessons learned and recommendations from a rapid review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This review systematically synthesizes empirical evidence from past NEHR initiatives to identify critical gaps between knowledge and practice and provide actionable insights for policymakers, health IT leaders, and practitioners. Materials and Methods: A rapid review approach was employed, focusing on qualitative content analysis of empirical studies published between 2010 and 2024. The search covered the Scopus, PubMed, Medline, and CINAHL databases. A total of 24 studies met the eligibility criteria and were analyzed across key dimensions. Results: Our analysis reveals that successful NEHR implementation hinges on three interdependent factors: (1) Stakeholder engagement and governance—meaningful clinician involvement and adaptive leadership strategies are crucial for system adoption; (2) Institutional and cultural alignment—the tension between centralized mandates and local adaptation must be carefully managed; and (3) Technological and process standardization—balancing interoperability with customizability remains a persistent challenge. Notably, rigid top-down implementations often face resistance, whereas hybrid “middle-out” approaches tend to facilitate smoother transitions. Conclusions: NEHR deployments require a nuanced approach that integrates strategic decision-making, continuous stakeholder engagement, and flexible governance models. Policymakers and project leaders should prioritize participatory implementation strategies, adaptive standardization, and mechanisms for iterative learning to enhance the sustainability and effectiveness of these systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,032 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,011 |
| 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 découle