Clinical Reminders Designed and Implemented Using Cognitive and Organizational Science Principles Decrease Reminder Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Response rates to point-of-care clinical reminders typically decrease over time. We hypothesized that this "reminder fatigue" could be prevented by (1) applying sound human factors engineering and cognitive science principles in designing the reminder system, and (2) implementing the reminders with rigorous attention to organizational science principles. METHODS: This was a retrospective cohort enumeration from January 1, 2006, through July 31, 2012, in a set of 5 academically affiliated family medicine practices. We modeled the odds ratio of clinician action in response to a reminder according to the number of reminders issued during the encounter, the number of problems on the patient's problem list, patient age, and time (number of months since launch) using logistic regression with clustering by encounter. RESULTS: There were issued 988,149 reminders at 453,537 encounters during the sampling frame. Action was taken in response to 60.1% of reminders, and discussion or consideration was documented in another 26.8%. The odds ratios for action in response to reminders over time, by number of prompts during the encounter, and by number of problems were 1.01, 1.18, and 1.02, respectively. Key design features included issuing reminders only when a service was due, allowing clinicians to attend to reminders when doing so fit their workflow (vs forcing attention at a specific time), keeping reminders very short and simple (action item only, no explicative material), and a team meeting and buy-in process before each new reminder was implemented. CONCLUSIONS: Reminder fatigue over time, with increasing numbers of reminders and with increasing complexity of patients, is not inevitable. A reminder system designed and implemented in accordance with the principles of cognitive science and human factors engineering can prevent reminder fatigue.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».