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Enregistrement W4413684012 · doi:10.2196/70066

Integration of Data and Information Systems Into the Health Data Strategy

2025· article· en· W4413684012 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Komenda, Jakub Gregor, Daniel Klimeš, Tomáš Pavlík, M. Blaha, Vladimíra Těšitelová, Ondřej Májek, Ondřej Ngo, Renata Chloupková, Karel Hejduk, Lenka Šnajdrová, Jiří Jarkovský, Jan Mužı́k, Petra Růžičková, Vlastimil Válek, Ladislav Dušek

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBig Data Technologies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCzechComputer scienceData scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: Integrating data and information systems into national health strategies is crucial in addressing the growing health care demands. This increase is driven by an aging population and the rising prevalence of chronic diseases. Such systems enable the collection, analysis, and publication of health data and provide critical insights based on data-driven decision-making that support policy decisions, health interventions, and service delivery. Moreover, the systems enhance the capacity for public health surveillance and enable health authorities to monitor health trends, predict disease outbreaks, and effectively manage health crises such as the recent COVID-19 pandemic. This paper highlights the key aspects and characteristics that, according to international references, a well-functioning health information system and data-driven decision-making at the national level should have. We present the outputs in the form of the National Health Data-Sharing Strategy for the Czech Republic, along with successfully implemented case studies across selected domains of its health care system. The Czech National Health Information System has been established as the backbone for centralizing health data. It is a nationwide public administration tool that collects and processes data from the essential registries of public administration bodies, ministries, health services providers, or other persons submitting data to this system. It is the foundation for shaping a health care system that is responsive to patient needs, ensures efficient resource use, and promotes a patient-centered approach. Two examples are given of the tracking of fictitious patient pathways through the health care system. The take-home message of the study is a policy-oriented endorsement of comprehensive, secure, and interoperable health information systems as the basic infrastructure for modern, patient-centered, and data-driven health care. The paper strongly advocates the National Health Information System of the Czech Republic as the primary health database for designing, implementing, and governing such a system in alignment with European and global standards.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0300,026
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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