Making eHealth a Clinical Priority for Nurse Leaders – Transforming and Integrating the Chief Nurse Executive’s Operational Agenda with the Corporate eHealth Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Today’s health system prides it’s “branding ” of providing patient focused care. However in reality, is the patient actually the focus, if and when one assesses organizational structures, frameworks and processes that deploy health care services? Do present day, traditional structures and processes support the patient or do they support the service provider? Technology driven solutions are changing the landscape of our practice settings where nurse leaders have traditionally been reluctant to incorporate eHealth mandates as a key focus in their operational agenda and planning. The omission of eHealth mandates at the senior leadership table is no longer feasible, since information and communication technologies (ICTs) are influencing practice and changing care delivery models that are inherently patient centric. This paper will highlight the activities and processes that are transforming an academic health science centre’s Chief Nurse Executive’s (CNE) operational agenda to include the corporate eHealth agenda. Specifically, through the creation of a unique corporate eHealth partnership that involves a Chief Information Officer (CIO), Chief Administrative Officer (CAO), Chief Medical Officer (CMO) and the Director of Clinical Informatics will be described. This multi-partnership model and associated structures has had positive impact and is a key strategy that St. Michael’s Hospital, Toronto, ON will leverage to meet its eHealth Agenda.
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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 | 0,050 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,022 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».