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Enregistrement W833378756

Allied Health Professionals and Support Staff Perspectives on Personal Health Record Implementation: A Qualitative Study of Family Health Teams

2012· dissertation· en· W833378756 sur OpenAlexaboutno aff
Yumna Abdelrahman

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsQualitative researchFamily healthNursingMedicinePsychologyHealth careSociologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary care multi-disciplinary teams were central to recent reform plans for Canadian primary care, in response to limited resources and increasing demands. Health Information Technology was also an integral part of those plans as supporting infrastructure for the modernization of healthcare services, facilitating coordination, collaboration and access to services. As provider-centric Health Information Technology matures, attention turns to the patient. The hallmark of patient-centered applications is the electronic Personal Health Record System (PHR). These systems have grown beyond simple repositories of personal health information, extending to a range of information collection, sharing, self-management and exchange functions. The implementation of PHRs in primary care multi-disciplinary teams involves many stakeholders including patients, physician, allied health professionals and support staff. There is significant literature on physician and patient perspectives on all PHR functions. However, little attention has been given to the other stakeholders: allied health professionals and support staff. In this study, we explored the views of Allied Health Professionals (AHPs) and support staff, working in a primary care clinic adopting a patient-centered, multi-disciplinary model called the Family Health Team (FHT) model. Participants provided their insight on benefits, concerns and recommendations regarding the implementation of MyOSCAR, a PHR, at their clinic. Qualitative data was collected through semi-structured one-on-one interviews that were analyzed to extract common themes and summarize participant views. Process diagrams were produced to highlight opportunities for improvement of current work processes through the integration of MyOSCAR functions. As more teams are created in primary care and they attempt to implement new technologies, it is important to get a complete picture of all stakeholder views. This is the first study that focuses on the views of AHPs and support staff, contributing to the literature on PHR implementations. Findings from this study can contribute to future PHR implementations by informing planning and implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2012
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