Exploring Medical Information Needs and Accessibility in Swedish Dental Care by Analysis of Documentation Workflows and Electronic Dental Records in Dalarna: Sociotechnical Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite growing evidence demonstrating the connection between oral and systemic health, medical and dental care remain institutionally divided. A significant consequence of this division is the lack of information sharing, which is particularly problematic in dental care, where knowing patients' medical information is crucial for providing safe and effective treatments. This separation poses additional challenges in Swedish regions with limited resources, such as Dalarna, where dental care practices would benefit from improved access to relevant medical information in their electronic dental record (EDR) systems. Objective: This study aimed to explore how current documentation workflows and EDR systems support the medical information needs within dental care practices in Dalarna and consider what influence direct access to medical information could have. Methods: The study adopted an exploratory-descriptive qualitative approach. Semi-structured interviews were conducted with dental practitioners working in general dental practices. Data collection followed a sociotechnical framework, and thematic analysis was performed to identify key medical information needs, as well as current workflow and system limitations. Conceptual models were developed to reflect these findings. Results: Eighteen dental practitioners were interviewed. The identified medical information needs included specific types of medical conditions, pharmacological information, treatment history, and laboratory values. Furthermore, dental practitioners highlighted substantial challenges in existing documentation workflows and the EDR system. Proposed conceptual models demonstrated how integrating EDR systems with the Swedish National Patient Overview ("Nationell Patientöversikt") via National Service Platform ("Nationell Tjänsteplattform") could streamline workflows and enhance information accessibility. Conclusions: The findings show a clear need to improve medical information accessibility in dental care. A solution is to facilitate interoperability and align digital infrastructure with the identified needs. The proposed recommendations offer a feasible starting point for improving medical information access in Swedish dental care, particularly in resource-constrained regions like Dalarna.
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 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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».