性别和:护理信息学的一个案例

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 医疗信息学 医疗信息学
• 健康 公平 卫生 公平

背景情况:

• 数字健康信息系统 (DHIS) 经常将性别和性别混为一谈,创造了一个导致健康不平等的二进制.
• 不充分的信息系统导致错误的性别,死亡命名和外出,导致不适当的护理,不尊重的遭遇,以及跨性别和性别多样性个体避免获得医疗服务.
• 这些系统性问题在肯定临床相互作用和公平获得医疗保健方面造成了重大障碍.

研究的目的:

• 检查HL7国际性别和模型 (HL7 GHM) 如何解决非肯定数字健康信息系统造成的伤害.
• 展示HL7 GHM在改善数字卫生系统设计和实施方面的实际应用.
• 提供一个案例研究,说明在医疗保健中采用包容性数据标准的好处.

主要方法:

• 使用案例研究方法,分析最近发表的加拿大患者账户.
• 该研究的重点是将HL7 GHM的原则和框架应用于已识别的问题.
• 对患者体验进行了定性分析,以评估系统设计的影响.

主要成果:

• 应用HL7 GHM可以促进设计和实施支持确认通信的DHIS.
• 该模型提供了一种结构化的方法,以满足包容性临床相互作用的特定信息需求.
• 实施HL7 GHM可以减轻诸如错误性别和死亡命名等伤害,从而带来更有尊重和适当的护理.

结论:

• HL7 GHM是创建更公平和肯定数字健康信息系统的宝贵工具.
• 采用包容性数据标准对于减少健康差异和改善患者体验至关重要.
• 医疗保健提供者和系统设计者应该利用HL7 GHM来确保为所有患者提供尊重和有效的护理.