Evidence for handheld electronic medical records in improving care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Handheld electronic medical records are expected to improve physician performance and patient care. To confirm this, we performed a systematic review of the evidence assessing the effects of handheld electronic medical records on clinical care. METHODS: To conduct the systematic review, we searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane library from 1966 through September 2005. We included randomized controlled trials that evaluated effects on practitioner performance or patient outcomes of handheld electronic medical records compared to either paper medical records or desktop electronic medical records. Two reviewers independently reviewed citations, assessed full text articles and abstracted data from the studies. RESULTS: Two studies met our inclusion criteria. No other randomized controlled studies or non-randomized controlled trials were found that met our inclusion criteria. Both studies were methodologically strong. The studies examined changes in documentation in orthopedic patients with handheld electronic medical records compared to paper charts, and both found an increase in documentation. Other effects noted with handheld electronic medical records were an increase in time to document and an increase in wrong or redundant diagnoses. CONCLUSION: Handheld electronic medical records may improve documentation, but as yet, the number of studies is small and the data is restricted to one group of patients and a small group of practitioners. Further study is required to determine the benefits with handheld electronic medical records especially in assessing clinical outcomes.
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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 | 0,020 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».