The landscape of the United States public school system was greatly improved upon with the creation of The Individuals with Disabilities Education Act of 2004 (IDEA 2004). This act established a standard that allowed all school aged children living with chronic illnesses to integrate into public school systems. This mandate currently impacts over 12 million children living with chronic illness including and not limited to asthma, seizure disorders, developmental delay, cystic fibrosis, traumatic brain injuries, anxiety and cancer. IDEA 2004 extended healthcare into public school systems and as a result, increased the average acuity of students that school nurses (SNs) care for. It is estimated that 15% of school-aged children miss 11 or more school days per year because of illness or injury demonstrating evidence of increased student acuity and a need to provide more appropriate care for these students in order to increase their time spent in the academic setting. Adequate SN and primary care provider (PCP) communication is essential to reduce absenteeism for this population and to ensure that students are safe during their time spent away from home and healthcare clinics. From this quality improvement project, more is understood pertaining to the communication patterns between SNs and PCPs and recommendations are provided in order to increase effective SN and PCP communication.

In healthcare there is a rapid development towards introducing and implementing a wide range of information technology (IT) to aim for higher quality and more effective care. A common health information system (Cambio Cosmic) has been implemented in Landstinget Kronoberg. Clinical microsystems are the frontline units where staff and pa-tient meet. When the conditions in the microsystems are changed, it is interesting to de-scribe and analyse the consequences. The purpose of this study is to describe how health care staff uses a health information sys-tem and how they experience its functionality in their patient work. Initially, a literature re-view about the use of health information system was undertaken, followed by a qualitative case study based on interviews about how healthcare staff describes their reality. In March 2007 general practitioners, district nurses and practical nurses at the health care center in Markaryd were interviewed. The results were analysed using a modified microsystem the-ory. The analysis showed that the health care staff in Markaryd used Cambio Cosmic for medical record, time planning, cash handling, laboratory examinations and results, and medications. Apart from Cosmic, they used several other information systems IT- or pa-perbased. The staff experienced that Cosmic did support their patient work, but technical deficiencies impeded use. The staff required a more rapid system, integration of systems and more per-sonal adaptations. A common health information system was seen as a strength in the care process. Co-operation between staff and with other caregivers was facilitated and Cosmic contributed to a more efficient work pattern. The patients could receive improved service and information. In general, the staff thought that they had access to the right information for the care of the patient, but improvements were needed for access to information at the right point of time. Cosmic was not used to improve work at the health care center. The staff expressed a positive attitude towards working with and in Cosmic. Based on the re-sult, improvements at both micro- and macrosystems levels are recommended. / Inom sjukvården sker en snabb utveckling med att implementera allt mer informationstek-nik (IT) i syfte att höja kvalitet och effektivitet inom sjukvården. Ett gemensamt vårdin-formationsssystem (Cambio Cosmic) har införts i Landstinget Kronoberg. Den plats i vår-dens frontlinje där patienter och vårdpersonal möts är ett kliniskt microsystem. När förut-sättningarna ändras i ett system är det intressant att analysera och beskriva konsekvenserna. Syftet med denna rapport är att beskriva hur vårdpersonal använder ett IT-baserat vårdin-formationssystem och hur de upplever att det fungerar i patientarbetet. En litteraturstudie gjordes om användning av vårdinformationssystem. En fallstudie med intervjuer användes med en kvalitativ ansats för att samla in data om hur vårdpersonalen beskriver sin verklig-het. I mars 2007 intervjuades distriktsläkare, distriktsköterskor och undersköterskor på vårdcentralen i Markaryd, totalt 6 intervjuer, två av varje kategori. Resultatet analyserades utifrån en modifierad microsystemsteori. Vårdpersonalen i Markaryd använde Cambio Cosmics moduler för vårddokumentation, tidbokning, kassafunktion, provtagning och lä-kemedel. Utöver Cosmic användes även flera andra IT-stöd och papperssystem i patientar-betet. Vårdpersonalen upplever att Cosmic fungerar som stöd i patientarbetet, men att tekniska brister är ett hinder i användningen och de efterfrågade ett snabbare system, systemintegre-ring och mer personliga anpassningar. I vårdprocessen upplevdes tillgången till en lands-tingsgemensam journal som en styrka. Samverkan mellan vårdpersonal och med andra vårdgivare underlättades och Cosmic bidrog till ett effektivare arbetssätt. Patienten kunde ges en förbättrad service och information. Överlag ansåg vårdpersonalen att de hade till-gång till rätt information för patientens vård, men för att ha tillgång till information i rätt tid behövdes förbättringar. Cosmic användes inte i förbättringsarbete på vårdcentralen. Vårdpersonalen på Markaryds vårdcentral gav uttryck för en positiv inställning till arbetet i Cosmic. Utifrån resultatet rekommenderas förbättringar på både micro- och macrosys-temsnivå.

[EN] Healthcare domain produces and consumes big quantities of people's health data. Although data exchange is the norm rather than the exception, being able to access to all patient data is still far from achieved. Current developments such as personal health records will introduce even more data and complexity to the Electronic Health Records (EHR). Achieving semantic interoperability is one of the biggest challenges to overcome in order to benefit from all the information contained in the distributed EHR. This requires that the semantics of the information can be understood by all involved parties. It has been stablished that three layers are needed to achieve semantic interoperability: Reference models, clinical models (archetypes), and clinical terminologies. As seen in the literature, information models (reference models and clinical models) are lacking methodologies and tools to improve EHR systems and to develop new systems that can be semantically interoperable. The purpose of this thesis is to provide methodologies and tools for advancing the use of archetypes in three different scenarios: - Archetype definition over specifications with no dual model architecture native support. Any EHR architecture that directly or indirectly has the notion of detailed clinical models (such as HL7 CDA templates) can be potentially used as a reference model for archetype definition. This allows transforming single-model architectures (which contain only a reference model) into dual-model architectures (reference model with archetypes). A set of methodologies and tools has been developed to support the definition of archetypes from multiple reference models. - Data transformation. A complete methodology and tools are proposed to deal with the transformation of legacy data into XML documents compliant with the archetype and the underlying reference model. If the reference model is a standard then the transformation is a standardization process. The methodologies and tools allow both the transformation of legacy data and the transformation of data between different EHR standards. - Automatic generation of implementation guides and reference materials from archetypes. A methodology for the automatic generation of a set of reference materials is provided. These materials are useful for the development and use of EHR systems. These reference materials include data validators, example instances, implementation guides, human-readable formal rules, sample forms, mindmaps, etc. These reference materials can be combined and organized in different ways to adapt to different types of users (clinical or information technology staff). This way, users can include the detailed clinical model in their organization workflow and cooperate in the model definition. These methodologies and tools put clinical models as a key part of the system. The set of presented methodologies and tools ease the achievement of semantic interoperability by providing means for the semantic description, normalization, and validation of existing and new systems. / [ES] El sector sanitario produce y consume una gran cantidad de datos sobre la salud de las personas. La necesidad de intercambiar esta información es una norma más que una excepción, aunque este objetivo está lejos de ser alcanzado. Actualmente estamos viviendo avances como la medicina personalizada que incrementarán aún más el tamaño y complejidad de la Historia Clínica Electrónica (HCE). La consecución de altos grados de interoperabilidad semántica es uno de los principales retos para aprovechar al máximo toda la información contenida en las HCEs. Esto a su vez requiere una representación fiel de la información de tal forma que asegure la consistencia de su significado entre todos los agentes involucrados. Actualmente está reconocido que para la representación del significado clínico necesitamos tres tipos de artefactos: modelos de referencia, modelos clínicos (arquetipos) y terminologías. En el caso concreto de los modelos de información (modelos de referencia y modelos clínicos) se observa en la literatura una falta de metodologías y herramientas que faciliten su uso tanto para la mejora de sistemas de HCE ya existentes como en el desarrollo de nuevos sistemas con altos niveles de interoperabilidad semántica. Esta tesis tiene como propósito proporcionar metodologías y herramientas para el uso avanzado de arquetipos en tres escenarios diferentes: - Definición de arquetipos sobre especificaciones sin soporte nativo al modelo dual. Cualquier arquitectura de HCE que posea directa o indirectamente la noción de modelos clínicos detallados (por ejemplo, las plantillas en HL7 CDA) puede ser potencialmente usada como modelo de referencia para la definición de arquetipos. Con esto se consigue transformar arquitecturas de HCE de modelo único (solo con modelo de referencia) en arquitecturas de doble modelo (modelo de referencia + arquetipos). Se han desarrollado metodologías y herramientas que faciliten a los editores de arquetipos el soporte a múltiples modelos de referencia. - Transformación de datos. Se propone una metodología y herramientas para la transformación de datos ya existentes a documentos XML conformes con los arquetipos y el modelo de referencia subyacente. Si el modelo de referencia es un estándar entonces la transformación será un proceso de estandarización de datos. La metodología y herramientas permiten tanto la transformación de datos no estandarizados como la transformación de datos entre diferentes estándares. - Generación automática de guías de implementación y artefactos procesables a partir de arquetipos. Se aporta una metodología para la generación automática de un conjunto de materiales de referencia de utilidad en el desarrollo y uso de sistemas de HCE, concretamente validadores de datos, instancias de ejemplo, guías de implementación , reglas formales legibles por humanos, formularios de ejemplo, mindmaps, etc. Estos materiales pueden ser combinados y organizados de diferentes modos para facilitar que los diferentes tipos de usuarios (clínicos, técnicos) puedan incluir los modelos clínicos detallados en el flujo de trabajo de su sistema y colaborar en su definición. Estas metodologías y herramientas ponen los modelos clínicos como una parte clave en el sistema. El conjunto de las metodologías y herramientas presentadas facilitan la consecución de la interoperabilidad semántica al proveer medios para la descripción semántica, normalización y validación tanto de sistemas nuevos como ya existentes. / [CAT] El sector sanitari produeix i consumeix una gran quantitat de dades sobre la salut de les persones. La necessitat d'intercanviar aquesta informació és una norma més que una excepció, encara que aquest objectiu està lluny de ser aconseguit. Actualment estem vivint avanços com la medicina personalitzada que incrementaran encara més la grandària i complexitat de la Història Clínica Electrònica (HCE). La consecució d'alts graus d'interoperabilitat semàntica és un dels principals reptes per a aprofitar al màxim tota la informació continguda en les HCEs. Açò, per la seua banda, requereix una representació fidel de la informació de tal forma que assegure la consistència del seu significat entre tots els agents involucrats. Actualment està reconegut que per a la representació del significat clínic necessitem tres tipus d'artefactes: models de referència, models clínics (arquetips) i terminologies. En el cas concret dels models d'informació (models de referència i models clínics) s'observa en la literatura una mancança de metodologies i eines que en faciliten l'ús tant per a la millora de sistemes de HCE ja existents com per al desenvolupament de nous sistemes amb alts nivells d'interoperabilitat semàntica. Aquesta tesi té com a propòsit proporcionar metodologies i eines per a l'ús avançat d'arquetips en tres escenaris diferents: - Definició d'arquetips sobre especificacions sense suport natiu al model dual. Qualsevol arquitectura de HCE que posseïsca directa o indirectament la noció de models clínics detallats (per exemple, les plantilles en HL7 CDA) pot ser potencialment usada com a model de referència per a la definició d'arquetips. Amb açò s'aconsegueix transformar arquitectures de HCE de model únic (solament amb model de referència) en arquitectures de doble model (model de referència + arquetips). S'han desenvolupat metodologies i eines que faciliten als editors d'arquetips el suport a múltiples models de referència. - Transformació de dades. Es proposa una metodologia i eines per a la transformació de dades ja existents a documents XML conformes amb els arquetips i el model de referència subjacent. Si el model de referència és un estàndard llavors la transformació serà un procés d'estandardització de dades. La metodologia i eines permeten tant la transformació de dades no estandarditzades com la transformació de dades entre diferents estàndards. - Generació automàtica de guies d'implementació i artefactes processables a partir d'arquetips. S'hi inclou una metodologia per a la generació automàtica d'un conjunt de materials de referència d'utilitat en el desenvolupament i ús de sistemes de HCE, concretament validadors de dades, instàncies d'exemple, guies d'implementació, regles formals llegibles per humans, formularis d'exemple, mapes mentals, etc. Aquests materials poden ser combinats i organitzats de diferents maneres per a facilitar que els diferents tipus d'usuaris (clínics, tècnics) puguen incloure els models clínics detallats en el flux de treball del seu sistema i col·laborar en la seua definició. Aquestes metodologies i eines posen els models clínics com una part clau del sistemes. El conjunt de les metodologies i eines presentades faciliten la consecució de la interoperabilitat semàntica en proveir mitjans per a la seua descripció semàntica, normalització i validació tant de sistemes nous com ja existents. / Boscá Tomás, D. (2016). DETAILED CLINICAL MODELS AND THEIR RELATION WITH ELECTRONIC HEALTH RECORDS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62174 / TESIS

abstract: Blockchain technology enables a distributed and decentralized environment without any central authority. Healthcare is one industry in which blockchain is expected to have significant impacts. In recent years, the Healthcare Information Exchange(HIE) has been shown to benefit the healthcare industry remarkably. It has been shown that blockchain could help to improve multiple aspects of the HIE system. When Blockchain technology meets HIE, there are only a few proposed systems and they all suffer from the following two problems. First, the existing systems are not patient-centric in terms of data governance. Patients do not own their data and have no direct control over it. Second, there is no defined protocol among different systems on how to share sensitive data. To address the issues mentioned above, this paper proposes MedFabric4Me, a blockchain-based platform for HIE. MedFabric4Me is a patient-centric system where patients own their healthcare data and share on a need-to-know basis. First, analyzed the requirements for a patient-centric system which ensures tamper-proof sharing of data among participants. Based on the analysis, a Merkle root based mechanism is created to ensure that data has not tampered. Second, a distributed Proxy re-encryption system is used for secure encryption of data during storage and sharing of records. Third, combining off-chain storage and on-chain access management for both authenticability and privacy. MedFabric4Me is a two-pronged solution platform, composed of on-chain and off-chain components. The on-chain solution is implemented on the secure network of Hyperledger Fabric(HLF) while the off-chain solution uses Interplanetary File System(IPFS) to store data securely. Ethereum based Nucypher, a proxy re-encryption network provides cryptographic access controls to actors for encrypted data sharing. To demonstrate the practicality and scalability, a prototype solution of MedFabric4Me is implemented and evaluated the performance measure of the system against an already implemented HIE. Results show that decentralization technology like blockchain could help to mitigate some issues that HIE faces today, like transparency for patients, slow emergency response, and better access control. Finally, this research concluded with the benefits and shortcomings of MedFabric4Me with some directions and work that could benefit MedFabric4Me in terms of operation and performance. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Computer Engineering 2020

Health and sociological indicators confirm that life expectancy is increasing, and so, the years that patients have to live with chronic diseases and co-morbidities. Type 2 Diabetes is one of the most common chronic diseases, specially linked to overweight and ages over sixty. As a metabolic disease, Type 2 Diabetes affects multiple organs by causing damage in blood vessels and nervous system at micro and macro scale. Mortality of subjects with diabetes is three times higher than the mortality for subjects with other chronic diseases. On the one hand, the management of diabetes is focused on the maintenance of the blood glucose levels under a threshold by the prescription of anti-diabetic drugs and a combination of healthy food habits and moderate physical activity. Recent studies have demonstrated the effectiveness of new strategies to delay and even prevent the onset of Type 2 Diabetes by a combination of active and healthy lifestyle on cohorts of mid to high risk subjects. On the other hand, prospective research has been driven on large groups of population to build risk scores which aim to obtain a rule for the classification of patients according to the odds for developing the disease. Currently there are more than two hundred models and risk scores for doing this, but a few have been properly evaluated in external groups and, to date, none of them has been tested on a population based study. The research study presented in this doctoral thesis strives to use externally validated risk scores for the prediction and detection of Type 2 Diabetes on a population data base in Hospital La Fe (Valencia, Spain). The study hypothesis is that the integration of existing prediction and detection risk scores on Electronic Health Records increases the early-detection of high risk cases. To evaluate this hypothesis three studies on the clinical, user and technology dimensions have been driven to evaluate the extent to which the models and the hospital is ready to exploit such models to identify high risk groups and drive efficient preventive strategies. The findings presented in this thesis suggest that Electronic Health Records are not prepared to massively feed risk models. Some of the evaluated models have shown a good classification performance, which accompanied to the well-acceptance of web-based tools and the acceptable technical performance of the information and communication technology system, suggests that after some work these models can effectively drive a new paradigm of active screening for Type 2 Diabetes. / Los indicadores de salud y sociológicos confirman que la esperanza de vida está aumentando, y por lo tanto, los años que los pacientes tienen que vivir con enfermedades crónicas y comorbilidades. Diabetes tipo 2 es una de las enfermedades crónicas más comunes, especialmente relacionadas con el sobrepeso y edades superiores a los sesenta años. Como enfermedad metabólica, la diabetes tipo 2 afecta a múltiples órganos causando daño en los vasos sanguíneos y el sistema nervioso a escala micro y macro. La mortalidad de sujetos con diabetes es tres veces mayor que la mortalidad de sujetos con otras enfermedades crónicas. Por un lado, la estrategia de manejo se centra en el mantenimiento de los niveles de glucosa en sangre bajo un umbral mediante la prescripción de fármacos antidiabéticos y una combinación de hábitos alimentarios saludables y actividad física moderada. Estudios recientes han demostrado la eficacia de nuevas estrategias para retrasar e incluso prevenir la aparición de la diabetes tipo 2 mediante una combinación de estilo de vida activo y saludable en cohortes de sujetos de riesgo medio a alto. Por otro lado, la investigación prospectiva se ha dirigido a grupos de la población para construir modelos de riesgo que pretenden obtener una regla para la clasificación de las personas según las probabilidades de desarrollar la enfermedad. Actualmente hay más de doscientos modelos de riesgo para hacer esta identificación, no obstante la inmensa mayoría no han sido debidamente evaluados en grupos externos y, hasta la fecha, ninguno de ellos ha sido probado en un estudio poblacional. El estudio de investigación presentado en esta tesis doctoral pretende utilizar modelos riesgo validados externamente para la predicción y detección de la Diabetes Tipo 2 en una base de datos poblacional del Hospital La Fe de Valencia (España). La hipótesis del estudio es que la integración de los modelos de riesgo de predicción y detección existentes la práctica clínica aumenta la detección temprana de casos de alto riesgo. Para evaluar esta hipótesis, se han realizado tres estudios sobre las dimensiones clínicas, del usuario y de la tecnología para evaluar hasta qué punto los modelos y el hospital están dispuestos a explotar dichos modelos para identificar grupos de alto riesgo y conducir estrategias preventivas eficaces. Los hallazgos presentados en esta tesis sugieren que los registros de salud electrónicos no están preparados para alimentar masivamente modelos de riesgo. Algunos de los modelos evaluados han demostrado un buen desempeño de clasificación, lo que acompañó a la buena aceptación de herramientas basadas en la web y el desempeño técnico aceptable del sistema de tecnología de información y comunicación, sugiere que después de algún trabajo estos modelos pueden conducir un nuevo paradigma de la detección activa de la Diabetes Tipo 2. / Els indicadors sociològics i de salut confirmen un augment en l'esperança de vida, i per tant, dels anys que les persones han de viure amb malalties cròniques i comorbiditats. la diabetis de tipus 2 és una de les malalties cròniques més comunes, especialment relacionades amb l'excés de pes i edats superiors als seixanta anys. Com a malaltia metabòlica, la diabetis de tipus 2 afecta múltiples òrgans causant dany als vasos sanguinis i el sistema nerviós a escala micro i macro. La mortalitat de subjectes amb diabetis és tres vegades superior a la mortalitat de subjectes amb altres malalties cròniques. D'una banda, l'estratègia de maneig se centra en el manteniment dels nivells de glucosa en sang sota un llindar mitjançant la prescripció de fàrmacs antidiabètics i una combinació d'hàbits alimentaris saludables i activitat física moderada. Estudis recents han demostrat l'eficàcia de noves estratègies per a retardar i fins i tot prevenir l'aparició de la diabetis de tipus 2 mitjançant una combinació d'estil de vida actiu i saludable en cohorts de subjectes de risc mitjà a alt. D'altra banda, la investigació prospectiva s'ha dirigit a grups específics de la població per construir models de risc que pretenen obtenir una regla per a la classificació de les persones segons les probabilitats de desenvolupar la malaltia. Actualment hi ha més de dos-cents models de risc per fer aquesta identificació, però la immensa majoria no han estat degudament avaluats en grups externs i, fins ara, cap d'ells ha estat provat en un estudi poblacional. L'estudi d'investigació presentat en aquesta tesi doctoral utilitza models de risc validats externament per a la predicció i detecció de diabetis de tipus 2 en una base de dades poblacional de l'Hospital La Fe de València (Espanya). La hipòtesi de l'estudi és que la integració dels models de risc de predicció i detecció existents la pràctica clínica augmenta la detecció de casos d'alt risc. Per avaluar aquesta hipòtesi, s'han realitzat tres estudis sobre les dimensions clíniques, de l'usuari i de la tecnologia per avaluar fins a quin punt els models i l'hospital estan disposats a explotar aquests models per identificar grups d'alt risc i conduir estratègies preventives. Les troballes presentades sugereixen que els registres de salut electrònics no estan preparats per alimentar massivament models de risc. Alguns dels models avaluats han demostrat una bona classificació, el que va acompanyar a la bona acceptació d'eines basades en el web i el rendiment tècnic acceptable del sistema de tecnologia d'informació i comunicacions implementat. La conclusió es que encara es necesari treball per que aquests models poden conduir un nou paradigma de la detecció activa de la diabetis de tipus 2. / Martínez Millana, A. (2017). ASSESSMENT OF RISK SCORES FOR THE PREDICTION AND DETECTION OF TYPE 2 DIABETES MELLITUS IN CLINICAL SETTINGS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/86209 / TESIS

The hospitals and their healthcare providers need to optimize simultaneously three outcomes: healthcare costs, healthcare options offered to customers, and information utilization efficiency. The adoption of electronic healthcare record (EHR) technologies is a potential managerial mechanism for balancing these outcomes. EHR offers patient management and decision support capabilities that can ameliorate health delivery outcomes for patients, doctors, and hospitals through better-informed business and care decisions. The analysis of data collected in an EHR system may lower costs and improve health care delivery (or both). In sum, it could be argued that EHR is a source of competitive advantage. Despite this prima facie appeal, many hospitals remain reluctant to adopt and implement EHR due to lack of insights into return on investment, unavailability of tested systems and data entry obstacles. To address this gap between the potential of EHR system and lack of its adoption, the purpose of this research is to investigate the role of EHR as a resource of competitive advantage for hospital. Essay 1, titled "Implementation and Adoption of EHR: A Conceptual Model based on Resource Advantage Theory", describes the antecedents and consequences of EHR adoption and implementation. Essay 2, titled "Exploring the Relationship Between Electronic Healthcare Record Adoption and Quality of Care", delves deeper into the operational performance of a hospital. This essay focuses on the impact of EHR on different aspects of patient care and thereby on the financial performance of the hospital. Essay 3, titled "The Effect of Resources on a Hospital's Financial Performance: The Moderating Role of Electronic Health Records Implementation and Adoption", is an empirical inquiry into the key factors that may influence hospitals' financial performance. These include organizational factors (such as, number of nurses and beds) and environmental factors (such as, location and received donations). Further, this essay explores the interaction effects between EHR and these factors. In summary, this research provides a conceptualization and an empirical investigation of EHR adoption and implementation and its impact on hospitals' operational and financial performance, an area receiving widespread attention from health care organizations, patient rights activists, public policy makers and the media. Future research can take two paths. First, further research should address questions related to the integration of EHR with other production and inventory management systems, and the prospective benefits attained from system integration. Second research is needed to investigate how parallel information transfer across multiple stakeholders may concurrently preserve Health Insurance Portability and Accountability Act, reduce health care delivery costs and optimize service quality.

The American Recovery and Reinvestment Act (ARRA) of 2009 authorized the distribution of about $30 billion incentive funds to accelerate electronic health record (EHR) applications to improve the quality of care, safety, privacy, care coordination, and patients' involvement in healthcare. EHR use has the potential of saving $731 in costs for hospitals per patient admission; however, most hospitals are not applying EHR to reach the level at which cost savings are possible. The purpose of this single case study was to explore strategies that IT leaders in hospitals can use to apply EHR to achieve the cost saving benefits. The participants were IT leaders and EHR super users at a large hospital in Texas with successful experience in applying EHR. Information systems success model formed the conceptual framework for the study. I conducted face-to-face interviews and analyzed organizational documents. I used qualitative textual data analysis method to identify themes. Five themes emerged from this study, which are ensuring information quality, ensuring system quality, assuring service quality, promoting usability, and maximizing net benefits of the EHR system. The findings of this study included four strategies to apply EHR; these strategies include engaging training staff, documenting accurately and in a timely manner, protecting patient data, and enforcing organizational best practice policies to maximize reimbursement and cost savings. The findings of this study could contribute to positive social change for the communities because EHR successful application includes lower cost for hospitals that may lead to the provision of affordable care to more low-income patients.

Dans le domaine médical, la numérisation des documents et l’utilisation des dossiers patient électroniques (DPE, ou en anglais EHR pour Electronic Health Record) offrent de nombreux avantages, tels que le gain de place ou encore la facilité de recherche et de transmission de ces données. Les systèmes informatiques doivent reprendre ainsi progressivement le rôle traditionnellement tenu par les archivistes, rôle qui comprenait notamment la gestion des accès à ces données sensibles. Ces derniers doivent en effet être rigoureusement contrôlés pour tenir compte des souhaits de confidentialité des patients, des règles des établissements et de la législation en vigueur. SGAC, ou Solution de Gestion Automatisée du Consentement, a pour but de fournir une solution dans laquelle l’accès aux données du patient serait non seulement basée sur les règles mises en place par le patient lui-même mais aussi sur le règlement de l’établissement et sur la législation. Cependant, cette liberté octroyée au patient est source de divers problèmes : conflits, masquage des données nécessaires aux soins ou encore tout simplement erreurs de saisie. C’est pour cela que la vérification et la validation des règles d’accès sont cruciales : pour effectuer ces vérifications, les méthodes formelles fournissent des moyens fiables de vérification de propriétés tels que les preuves ou la vérification de modèles.Cette thèse propose des méthodes de vérification adaptées à SGAC pour le patient : elle introduit le modèle formel de SGAC, des méthodes de vérifications de propriétés telles l’accessibilité aux données ou encore la détection de document inaccessibles. Afin de mener ces vérifications de manière automatisée, SGAC est modélisé en B et Alloy ; ces différentes modélisations donnent accès aux outils Alloy et ProB, et ainsi à la vérification automatisée de propriétés via la vérification de modèles ou model checking / In healthcare, data digitization and the use of the Electronic Health Records (EHR) offer several benefits, such as reduction of the space occupied by data, or the ease of data search or data exchanges. IT systems must gradually act as the archivists who manage the access over sensitive data. Those have to be checked to be consistent with patient privacy wishes, hospital rules, and laws and regulations.SGAC, or Solution de Gestion Automatisée du Consentement, aims to offer a solution in which access to patient data would be based on patient rules, hospital rules and laws. However, the freedom granted to the patient can cause several problems: conflicts, hiding of the needed data to heal the patient or simply data-capture error. Therefore, verification and validation of policies are crucial: to conduct this verification, formal methods provide reliable ways to verify properties like proofs or model checking.This thesis provides verification methods applied on SGAC for the patient: it introduces the formal model of SGAC, verification methods of properties such as data reachability or hidden data detection. To conduct those verification in an automated way, SGAC is modelled in B and Alloy; these different models provide access to the tools Alloy and ProB, and thus, automated property verification with model checking

No description available.

The present study takes legibility research and extends it to the medical setting. Internal Medicine Physicians from UCF developed six passages of medical text detailing a History of Present Illness (HPI) Report from an emergency department as well as comprehension questions for the purpose of our study. In our study, we first presented non-medical passages and comprehension questions in six common fonts to identify participants' individual fastest and slowest fonts. We then gave participants medical passages in both their best and worst fonts while measuring reading speed and comprehension. This study was delivered to a population of Amazon Mechanical Turk crowd workers to help us better understand how legibility improvements can be made within specific fields. We hope that with this study we can begin the process of restructuring Electronic Health Records to be more usable and efficient for physicians.