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Enregistrement W4413138281 · doi:10.2196/70866

Co-Opetition Strategies of Superior and Subordinate Hospitals for Integration of Electronic Health Records Within the Medical Consortiums in China Based on Two-Party Evolutionary Game Theory: Mixed Methods Study

2025· article· en· W4413138281 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Technologies in Various Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaGame theoryBusinessEvolutionary game theoryHealth recordsMedical recordQualitative researchEvolutionarily stable strategyKnowledge managementIndustrial organizationComputer scienceHealth careMedicineGeographySociologyMicroeconomicsEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medical consortiums take the integration of electronic health records (EHR) as a breakthrough point and the construction of an integrated medical service system as the ultimate goal. However, their establishment has disrupted the balance between the original medical order and interest patterns. While promoting active cooperation among hospitals, it has also intensified active competition between them. Objective: This study aimed to explore the internal evolution mechanism of the co-opetition strategies adopted by the superior and subordinate hospitals in the medical consortiums, providing a theoretical foundation and policy reference for achieving EHR integration. Methods: On the basis of analyzing the structure of the main players in the co-opetition game and their game motivations, we established an evolutionary game model, analyzed the impact mechanism of key parameters, simulated the dynamic evolution process of the co-opetition strategies using MATLAB (MathWorks), and finally proposed actionable policy recommendations. Results: The results indicate that three factors positively promote EHR integration: (1) EHR complementarity, (2) hospitals' willingness and ability to use EHR, and (3) the average revenue per unit of EHR. Conversely, the investment cost per unit of resources hinders EHR integration. Neither the original income of hospitals nor the stock of EHR significantly affects the evolution direction of the game system. Conclusions: Medical consortiums should actively involve all levels and different types of medical institutions, and continuously improve hospitals' willingness and ability to use EHR through training, assistance, support, and sinking of medical resources, etc. The government should establish a reward and punishment system, optimize the operation and supervision mechanism of medical consortiums, and monitor and punish opportunism behaviors such as "free-riding." It is also crucial to strengthen the construction of hospital informatization infrastructure and improve the technical, content, and sharing standards for EHR construction. In addition, designing reward and punishment mechanisms as well as cost accounting based on "unit EHR resources" is also of great significance for promoting the EHR integration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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