Current use of electronic medical records in primary care of chronic disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the perceptions of facilitators and barriers to their using electronic medical records (EMRs) for these functions and contributes baseline data about the use of EMRs for chronic disease management. The sub‐study reported here is a baseline process evaluation of EMRs and their current use, preliminary to a larger, pragmatic, randomized controlled trial. Its purpose is to understand how EMRs are currently being used by primary care physicians to facilitate chronic disease prevention and screening in their practices. Design/methodology/approach This is a qualitative case study where the lead physician at each of eight primary care clinics (four in Alberta, four in Ontario) participated in semi‐structured interviews. Data were analyzed using thematic content analysis. Findings Although EMRs are being used in a limited fashion for chronic disease prevention and screening, clinicians identified few current benefits. Participants noted some instances in which paper charts were preferred and that the lack of human and financial resources is inhibiting the use of chronic disease applications already incorporated in EMRs. Research limitations/implications To understand fully how EMRs can best be used in the logistical management of chronic disease prevention and screening requires research efforts towards improvement of the data structures they contain. Practical implications Data extraction needs to be easier so that screening of patients, at risk or living with chronic disease, can be facilitated. Social implications Evaluation of the benefits, for the content of care and care relationships, conferred by this new method of communicating, needs to be complemented by a parallel exploration of the risks. Originality/value The paper illustrates that with the tremendous investments in EMRs it is important to learn how changes in their design could facilitate improvements in patient care in this important area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».