The Impact of University Provided Nurse Electronic Medical Record Training on Health Care Organizations: An Exploratory Simulation Approach
Notice bibliographique
Résumé
Training providers appropriately, particularly early in their caregiving careers, is an important aspect of electronic medical record (EMR) implementation. Considerable time and resources are needed to bring the newly hired providers 'up to speed' with the actual use practices of the organization. Similarly, universities lose valuable clinical training hours when students are required to spend those hours learning organization-specific EMR systems in order to participate in care during clinical rotations. Although there are multiple real-world barriers to university/health care organization training partnerships, the investment these entities share in training care providers, specifically nurses, to use and understand EMR technology encourages a question: What would be the cumulative effect of integrating a mutually agreed upon EMR system training program in to nursing classroom training on downstream hospital costs in terms of hours of direct caregiving lost, and benefits in terms of number of overall EMR trained nurses hired? In order to inform the development of a large scale study, we employed a dynamic systems modeling approach to simulate the theoretical relationships between key model variables and determine the possible effect of integrating EMR training into nursing classrooms on hospital outcomes. The analysis indicated that integrating EMR training into the nursing classroom curriculum results in more available time for nurse bedside care. Also, the simulation suggests that efficiency of clinical training can be potentially improved by centralizing EMR training within the nursing curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».