THE ROLE OF WORKAROUNDS DURING AN OPENSOURCE ELECTRONIC MEDICAL RECORD SYSTEM IMPLEMENTATION
Notice bibliographique
Résumé
A significant degree of customization of medical information technology is required to effectively integrate the promise of IT with the diversity and complexity of medical work. In the absence of such customizations, dissatisfaction and resistance toward the system arise. Indeed, the complexity of the medical work and the inability of software to tailor to the diverse medical practices may explain the limited diffusion of health information systems especially in North America. We study the role of workarounds during an open-source Electronic Medical Record System (EMR) implementation at a medium-size urgent care clinic in a major Canadian city. We found that the technology appropriation process involved the evolving of number of non-trivial workarounds in order to match the EMR to medical work. The emergence of workarounds is conceptualized as a knowledge creation and integration process. This perspective allows us to look at the antecedents and the change dynamics of workarounds in the clinic. Furthermore diverging from the negative view toward workarounds, we discuss the importance of incorporating workarounds during and following system development. The workaround perspective shed the light on how users’ behavior can be channeled into a constructive development effort. This paper contributes by examining the workaround of medical practitioners using an open-source electronic medical record system as well as offering a knowledge perspective for the study of EMR appropriation.
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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 | 0,026 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».