فایل ورد کامل بازتاب های آماده سازی داده های پرونده سلامت الکترونیک برای تحقیقات بالینی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بازتاب های آماده سازی داده های پرونده سلامت الکترونیک برای تحقیقات بالینی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

۵: ملاحظاتی در خصوص پرونده های الکترونیک سلامت برای تحقیقات بالینی اگر چه این مقاله بر استفاده ما از EHR خانگی، WebCIS، برای انجام تحقیقات بالینی متمرکز است، یافته های ما برای تحقیق بالینی با استفاده از هر نوع EHR قابل تعمیم است. در این بخش خلاصه ای از چالش های خاصی را که با استفاده از WebCIS مواجه شدیم، ارائه می دهیم، چگونه ما این مشکلات را برطرف کردیم و چالش های ما برای دیگران با استفاده از داده های EHR برای تحقیقات بالینی مرتبط است. به طور خاص، ما در مورد چگونه تقلیل مراقبت های بهداشتی در ایالات متحده توانایی ما برای درک کل مشکلات بیمار با استفاده از داده های EHR با تمرکز اصلی در مراقبت از دیابت را محدود می کند. هدف ما تعیین این است که آیا اطلاعات درمان دارویی از پرونده سلامت الکترونیک مرکز پزشکی اکادمیک، WebCIS را می توان برای ارزیابی کیفیت مراقبت های ارایه شده به بیماران دیابتی استفاده کرد یا خیر. اگرچه WebCIS دارای طیف وسیعی از تخصص ها در هر دو شرایط سرپایی و بستری استف یک عامل مهم محدود کننده اهمیت و کاربرد آن برای تحقیقات خدمات بالینی و سلامتی، ناقص بودن داده ها به خصوص داده های دارویی می بادش. برخی از متخصصان از فیلد های ثبت دارو در WebCIS تا زمانی که سیستم اجازه پرینت نسخه های سرپایی و یا انتقال الکترونیک آن ها را به داروخانه های بیرون نمی داد، استفاده نکرده بودند. ما این چالش را با جمع اوری داده هایی از منابع مختلف از جمله یادداشت های رونویسی شده از ویزیت بیمار که در بر گیرنده نام بیمار، دوز و رژیم دارو بود از طریق متن کاوی، حل کردیم. این منابع در اثبات زمان شروع راهبرد درمان دارویی مفید بودند با این حال نه داده های ساختاری WebCIS و نه داده های نسخه ای با توجه به زمان توقف دارو توسط پزشگ، کامل نبودند. ما به داروخانه علاوه بر تجویز داده ها برای این بیماران دسترسی نداشتیمف برخی استدلال کرده اند که این داده ها به طور دقیق منعکس کننده مواجهه پزشکی هستند زیرا آن ها نشان دهنده دارو های توزیع شده به بیمار بودند(۲۵).

عنوان انگلیسی:Refl ections on the use of electronic health record data for clinical research~~en~~

Refl ections on the use of EHRs for clinical research Although this article focuses on our use of a homegrown EHR, WebCIS, for conducting clinical research, our fi ndings are generalizable to clinical research using any type of EHR. In this section, we provide a summary of the specifi c challenges we faced when using WebCIS, how we overcame these problems, and how our challenges are relevant to others using EHR data for clinical research. In particular, we discuss how the fragmentation of healthcare in the US limits our ability to understand the entirety of the patient’s problems using EHR data, with a primary focus on diabetes care. Our goal was to determine whether medication treatment information from an academic medical center EHR, WebCIS, could be used to evaluate the quality of care provided to diabetes patients. While WebCIS spans many subspecialties from both inpatient and outpatient settings, an important factor that limited its utility for clinical and health services research was the incompleteness of the data, particularly the medication data. Some practitioners did not use the drug-entry fi elds in WebCIS until the system allowed them to print outpatient prescriptions and/or transmit them electronically to outside pharmacies. We addressed this challenge by collecting data from multiple sources including the transcribed notes from the patient visit which contained drug names, doses, and regimens which we captured via text mining. These sources were useful in establishing when a drug treatment strategy began, but neither the structured WebCIS data nor the transcription data were complete with respect to when the clinician discontinued the drug. We did not have access to pharmacy claims in addition to prescribing data for these patients; some have argued that such data more accurately refl ect medical exposure because they indicate medications that are dispensed to the patient [25].

$$en!!