Exploring Factors Associated With the Stalled Implementation of a Ground-Up Electronic Health Record System in South Africa: Qualitative Insights From the E-Tick Case Study Using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic health records (EHRs) have the potential to improve service delivery through record keeping and monitoring health outcomes. As countries move toward universal health coverage, digital health tools such as EHRs are essential for achieving this goal. However, EHR implementation in middle-income countries like South Africa faces obstacles. Objective: This study explores the reasons behind a stalled implementation of the electronic tick register (E-tick) system (an electronic version of a paper primary health care register to record services provided), using the Consolidated Framework for Implementation Research. Methods: Using a qualitative design, in-depth interviews were conducted with 38 participants to explore their perceptions and experiences, and the factors surrounding the success and stalling of E-ticks. Participants included managers, stakeholders, implementers, and end users from the 3 implementation clinics. Data was collected using semistructured interview guides. The Thematic and Consolidated Framework for Implementation Research framework analysis (innovation, inner setting, individual characteristics, implementation process, and outer setting) was applied. Results: The E-tick system was designed to improve data quality in paper health registers, addressing inaccuracies in reporting to district and provincial health departments (Innovation domain). Implementers iteratively developed the system through user input from managers and clinicians, and stakeholder engagement of software developers, funders, health managers, and decision-makers from the provincial health department (individual characteristics). Although the system was initially well adopted by end users, it stalled primarily due to outer setting factors, which included a change of developers, funding cuts, and limited support at the provincial health department level due to capacity gaps, political appointments, and mistrust stemming from corruption and abuse of the tender system. Moreover, resistance to leveraging lessons from locally developed small-scale systems further constrained institutional support for the E-tick. Conclusions: Although successful implementation of EHRs can be facilitated by strong user engagement and co-design, outer setting factors such as governance, funding, and policy alignment can pose significant threats to sustainability. This underscores the importance of effective synergy between top-down and bottom-up processes for successful implementation.
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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 | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».