論文の概要: WhatsApp as an improvisation of health information systems in Southern African public hospitals: A socio-technical perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09049v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 08:04:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:49:27.646722
- Title: WhatsApp as an improvisation of health information systems in Southern African public hospitals: A socio-technical perspective
- Title(参考訳): 南アフリカの公立病院における医療情報システムの即興化としてのWhatsApp : 社会技術的視点
- Authors: Meke Kapepoa, Jean-Paul Van Belle, Edda Weimann,
- Abstract要約: 本稿では,南アフリカの公立病院における医療情報システムの改善について,社会技術の観点から検討する。
ケーススタディとして、医療機関の31人の回答者を対象にセミ・インタービューを行った。
南アフリカの2つの公立病院とナミビアの2つの病院からの回答は、それぞれの環境における様々な健康情報システムに対する即時的な改善の方法を検討するためにインタビューされた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Digital health interventions, particularly electronic referrals (e-referrals) and health information systems, have revolutionised clinical workflows in public hospitals by automating processes. However, the utilization of e-referrals has yielded mixed outcomes, with varying levels of success in organisational processes.This paper explores improvisation of health information systems in Southern African public hospitals from a socio-technical perspective. In particular the paper explains the design-reality gaps giving rise to improvisations of mandated health information systems in order to understand their occurrence and impact on referral outcomes. We employed the design-reality framework and the Process framework for Healthcare Information System Workarounds and Impacts to explain the socio-technical issues related to the phenomenon of interest.We conducted semi-interviews with 31 respondents from health organisations as case studies.Respondents from two public hospitals in South Africa and two in Namibia were interviewed to examine how they devised improvisations to various health information systems in each setting.The findings showed that using WhatsApp or improvising existing health information systems (HIS) improved efficiency and productivity of healthcare practitioners (HCPs) referral activities. Additionally, HCPs reported positive outcomes related to continual professional development in the given settings.The findings further show a relationship between design-reality gaps and improvisations enacted by HCPs.The observed gaps are related to poor management systems and structures lack of HCPs' involvement in the roll-out of HIS and inadequacies of existing HIS to support referral tasks.These study findings can be insightful and useful to system developers and other stakeholders for devising measures to address the gaps.
- Abstract(参考訳): デジタル医療介入、特に電子レファラル(e-referrals)と健康情報システム(Health information system)は、自動化プロセスによって公立病院における臨床ワークフローに革命をもたらした。
しかし, e-referrals の利用は, 社会技術的観点から, 南アフリカの公立病院における健康情報システムの即興的活用について検討した。
特に,本論文では,医療情報システムの即興性を生み出すデザインと現実のギャップについて解説し,その発生とレファレンシャルな結果への影響について考察する。
我々は、医療情報システムのためのデザイン・現実的枠組みとプロセス・フレームワークを用いて、関心の現象に関連する社会技術的問題を説明する。我々は、南アフリカの2つの公立病院とナミビアの2つの病院からの回答をインタビューし、それぞれの環境における様々な保健情報システムへの即興的な改善について検討した。その結果、WhatsAppの使用や既存の保健情報システム(HIS)による医療実践者(HCPs)参照活動の効率と生産性の向上が示された。
さらに, HCPは, 一定の環境下での継続的な専門的発展に関連する肯定的な成果を報告し, さらに, HCPが実施した即興的な改善とデザイン・現実的ギャップの関連が指摘され, 問題点は, HISのロールアウトへのHCPの関与や既存のHISの不適切さの欠如など, システム開発者やステークホルダーがそのギャップに対処するための対策を考案する上で, 洞察に富むとともに有用であることが示唆された。
関連論文リスト
- Design-Reality Gap Analysis of Health Information Systems Failure [0.0]
本研究では,南アフリカの公立病院における健康情報システムの障害要因について検討した。
発見は、システムキャパシティの制約、ITリスク管理の不十分、重要なスキルギャップなど、HISの失敗に寄与するいくつかの要因を浮き彫りにする。
本研究は、公共医療におけるHISの成果を改善するために、デザインと現実のギャップに対処することの重要性を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T15:31:40Z) - Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。
提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。
現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T11:13:52Z) - SaludConectaMX: Lessons Learned from Deploying a Cooperative Mobile Health System for Pediatric Cancer Care in Mexico [33.91720564325487]
SaludConectaMXは、メキシコのがん患児に対する化学療法を通しての合併症の要因を追跡し、理解するための総合的なシステムである。
本システムは,Webアプリケーション(病院職員用)とモバイルアプリケーション(家族介護者用)から構成される。
本稿では,1.5年間のパイロット実験によるシステム設計およびユーザビリティ評価結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T19:13:49Z) - Clairvoyance: A Pipeline Toolkit for Medical Time Series [95.22483029602921]
時系列学習は、データ駆動の*クリニカルな意思決定支援のパンとバターである*
Clairvoyanceは、ソフトウェアツールキットとして機能する、統合されたエンドツーエンドのオートMLフレンドリなパイプラインを提案する。
Clairvoyanceは、臨床時系列MLのための包括的で自動化可能なパイプラインの生存可能性を示す最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T12:08:03Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T08:00:02Z) - SPeC: A Soft Prompt-Based Calibration on Performance Variability of
Large Language Model in Clinical Notes Summarization [50.01382938451978]
本稿では,ソフトプロンプトを用いたモデルに依存しないパイプラインを導入し,確率に基づく要約の利点を保ちながら分散を減少させる。
実験結果から,本手法は性能を向上するだけでなく,様々な言語モデルの分散を効果的に抑制することが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T04:47:46Z) - Systematic Design and Evaluation of Social Determinants of Health
Ontology (SDoHO) [19.90090257979115]
健康の社会的決定因子(SDoH)は、健康の結果と幸福に重大な影響を及ぼす。
本稿では,SDoH の基本的な因子とその関係を標準化し,測定可能な方法で表現する SDoH オントロジー (SDoHO) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-04T22:23:30Z) - Semantic Web in Healthcare: A Systematic Literature Review of
Application, Research Gap, and Future Research Avenues [0.0]
この体系的な文献レビューは、医療システムにおけるセマンティックウェブの過去の知見を評価し、批判することを目的としている。
65の論文を見て、eサービス、病気、情報管理、フロンティア技術、規制条件の5つのテーマを思いついた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T23:41:45Z) - EHealth Technologies Integration with Healthcare Work Activities in
Public Hospitals: A Critical Realist Perspective [0.0]
eHealth技術と医療労働活動の統合は、発展途上国の多くの医療システムにおいて大きな進歩を遂げている。
これらの取り組みには、断片化、標準化の欠如、調整の調整など、いくつかの課題がある。
本研究の目的は,南アフリカの病院における医療活動が不十分な状況下において,医療活動が不十分である理由を説明することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-22T14:28:37Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T03:45:14Z) - CPAS: the UK's National Machine Learning-based Hospital Capacity
Planning System for COVID-19 [111.69190108272133]
新型コロナウイルス(COVID-19)の2019年は、集中治療リソースに対する前例のない需要を伴う圧倒的な医療システムの脅威となる。
病院資源計画のための機械学習システムであるCPAS(COVID-19 Capacity Planning and Analysis System)を開発した。
CPASは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対処するため、全国規模で病院に配備された最初の機械学習ベースのシステムの一つだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T19:39:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。