OpenEMR中FHIR LForms升级与表单样式优化实践
背景介绍
OpenEMR作为一款开源的电子病历系统,近期对其FHIR LForms组件进行了重要升级,从旧版本更新至v36.3.3。这次升级不仅解决了表单渲染中的竞态条件问题,还对表单的视觉呈现进行了全面优化,包括字体样式、大小调整以及支持深色/浅色主题切换。
技术升级要点
LForms版本升级
项目团队将FHIR LForms从原有版本升级至v36.3.3,这一版本带来了多项性能改进和功能增强。值得注意的是,在v33.3.0版本中,LForms对布尔类型组件的设计进行了变更,将其从滑动开关改为三个单选按钮(是/否/未回答),这一改动虽然影响了部分现有表单的交互方式,但为了保持与上游项目的同步,OpenEMR选择接受这一变更而非维护独立分支。
表单样式优化
-
主题支持:实现了深色和浅色主题的自动适配,当系统全局主题设置为深色时,LForms也会自动切换为深色主题,其他情况则默认使用浅色主题。
-
视觉改进:
- 调整了字体样式和大小,提高表单可读性
- 优化了表单元素的间距和布局
- 增加了表单引导线显示功能,帮助用户理解复杂的嵌套结构
-
响应式设计:考虑将表单容器从固定宽度(container-xl)改为流体宽度(container-fluid),以更好地利用屏幕空间,特别是对于内容丰富的长表单。
功能增强
-
表单验证:在患者门户中实施了强制完成验证,患者必须完成所有必填字段才能提交表单审阅,但仍可随时保存为草稿。
-
操作按钮布局:在长表单的顶部和底部都添加了保存/取消按钮,减少用户滚动操作。
-
配置管理:新增了Questionnaires配置模块,管理员可以在全局设置中控制表单样式选项。
技术实现细节
项目团队对LForms的样式表进行了重构,将自定义样式与核心样式分离,便于后续维护。样式表路径位于interface/forms/questionnaire_assessments/lform_webcomponents.php
,开发者可以方便地扩展和修改。
对于表单构建工具,团队评估了NLM提供的最新Form Builder工具,考虑将其集成到系统中以简化表单创建流程。
用户体验改进
-
必填项提示:清晰地标记必填字段,帮助用户准确完成表单。
-
多级嵌套支持:优化了复杂表单的渲染,支持多达四级的嵌套结构。
-
表单摘要:改进了表单提交后的摘要显示,确保评分和关键信息正确呈现。
开发路线图
未来计划包括:
- 与临床决策支持系统(CDR)深度集成
- 增强表单数据分析能力
- 完善门户配置选项,优化工作流程
- 开发更智能的表单评估功能
总结
这次OpenEMR对FHIR LForms的升级和优化,不仅提升了系统性能,也显著改善了用户体验。通过支持响应式设计、主题切换和增强的表单功能,使OpenEMR在电子病历表单处理方面达到了新的水平。这些改进为后续的临床决策支持和智能分析功能奠定了坚实基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









