México
The management of medical prescriptions without computational system can result in errors and security issues. This study, conducted in Monclova, Coahuila, evaluates the perception and disposition of patients from public and private health services towards implementing a secure computational system to improve prescription and medical record management. A survey of 68 adults, using a mixed research methodology. The results indicate that a secure and low-cost computational system would have positive acceptance among the population, thereby validating the researcher's hypothesis. In conclusion, it was determined that a secure computational system is a feasible solution to improve the management of medical prescriptions, would be accepted by most of the patients, and could serve as a basis for future developments in other areas of the healthcare sector. The literature on blockchain in prescription management supports the system’s benefits. A 10% margin of error was used to maintain validity with a smaller sample size.
La gestión de recetas médicas sin un sistema computacional puede dar lugar a errores y problemas de seguridad. Este estudio, realizado en Monclova, Coahuila, evalúa la percepción y disposición de los pacientes de servicios de salud públicos y privados hacia la implementación de un sistema computacional seguro para mejorar la gestión de recetas y expedientes médicos. Se realizó una encuesta a 68 adultos utilizando una metodología de investigación mixta. Los resultados indican que un sistema computacional seguro y de bajo costo tendría una aceptación positiva entre la población, validando así la hipótesis del investigador. En conclusión, se determinó que un sistema computacional seguro es una solución factible para mejorar la gestión de recetas médicas, sería aceptado por la mayoría de los pacientes, y podría servir como base para futuros desarrollos en otras áreas del sector salud. La literatura sobre blockchain en la gestión de recetas respalda los beneficios del sistema. Se utilizó un margen de error del 10% para mantener la validez con un tamaño de muestra reducido.
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