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Record W7161767156 · doi:10.82308/34446

Implementation of electronic medical records in primary care: case study of Québec health care policy

2022· dissertation· en· W7161767156 on OpenAlexaboutno aff
Justin Gagnon

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicElectronic Health Records Systems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPrimary health careMedical carePrimary careHealth insuranceElectronic medical record

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : L’implantation des dossiers médicaux électroniques (DME) présente un défi pour les décideurs et les administrateurs du monde entier. Les DME sont associés à une amélioration de la qualité et de l'efficacité des soins de santé primaires et sont essentiels pour compenser le coût et la complexité croissants de la prestation des services de santé. L’implantation sous-optimale des DME peut entraîner des retards et un gaspillage de ressources, et entraver l'utilisation par les cliniciens des fonctionnalités avancées et limiter l'interopérabilité avec d'autres systèmes de technologies d’information en santé (TIS). Des connaissances contextuelles concernant les décisions et les actions politiques entourant l’implantation des DME sont nécessaires pour aider les décideurs à optimiser leurs initiatives. Comme l'adoption du DME en soins primaires dans la province de Québec a pris du retard par rapport au reste du Canada, les connaissances acquises par un examen approfondi de ce cas sont précieuses pour aider les décideurs à éviter des embûches similaires. Par conséquent, afin de fournir des indications sur l'optimisation de la politique concernant l’implantation des DME et TIS, cette thèse visait à comprendre et à expliquer les décisions et les actions politiques concernant l’implantation des DME en soins primaires au Québec. Méthodes : Le devis de recherche combinait une étude de cas qualitative et une enquête narrative. Les données ont été obtenues à partir de documents d'archives, incluant les politiques de santé du Québec, les rapports du Vérificateur général et les rapports et plans stratégiques du Ministère de la Santé et des Services sociaux, ainsi que des entrevues approfondies avec 15 experts expressément sélectionnées. Ces données ont été triangulées dans la construction itérative d'une narrative historique. Résultats : Les décisions et actions politiques concernant l’implantation des DME en soins primaires au Québec ont été organisées en trois périodes séquentielles entre 1991 et 2016 qui décrivent les influences derrière la priorisation éventuelle des DME par le ministère de la Santé. L’implantation tardive des DME au Québec a été attribuée à l'exclusion des DME de la vision du ministère de la Santé concernant la numérisation du réseau de la santé, ainsi qu’aux défis confrontés lors du développement d'un dossier de santé électronique (DSE) provincial, le Dossier santé Québec (DSQ). Le Ministère de la Santé et des Services sociaux a décidé de réviser la stratégie d’implantation du DSQ pour y inclure les DME. À la suite d'un changement de leadership au sein du projet, les difficultés ont finalement été surmontées. Un programme d’adoption a été développé en collaboration avec des médecins de famille et les DME et le DSQ ont implantés avec succès à travers la province. Conclusion : Cette recherche fournit des connaissances contextuelles sur les décisions et les actions politiques d’implantation des DME au Québec. Elle met en évidence le rôle de la volonté et du leadership politique, de l'expertise gouvernementale, de la responsabilisation du secteur privé et de la gestion du changement dans la détermination du succès des politiques gouvernant technologies de l’information. Enfin, les connaissances générées par cette recherche fournissent des enseignements précieux pour les décideurs politiques du monde entier concernant les stratégies d’implantation à grande échelle du DME et permettent une compréhension plus approfondie des composantes et les processus inhérents à l’implantation des TIS

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.702

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0080.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.509
Teacher spread0.482 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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