Point-of-care clinical documentation: assessment of a bladder cancer informatics tool (<i>eCancerCare<sup>Bladder</sup></i>): a randomized controlled study of efficacy, efficiency and user friendliness compared with standard electronic medical records
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the use of structured reporting software and the standard electronic medical records (EMR) in the management of patients with bladder cancer. The use of a human factors laboratory to study management of disease using simulated clinical scenarios was also assessed. DESIGN: eCancerCare(Bladder) and the EMR were used to retrieve data and produce clinical reports. Twelve participants (four attending staff, four fellows, and four residents) used either eCancerCare(Bladder) or the EMR in two clinical scenarios simulating cystoscopy surveillance visits for bladder cancer follow-up. MEASUREMENTS: Time to retrieve and quality of review of the patient history; time to produce and completeness of a cystoscopy report. Finally, participants provided a global assessment of their computer literacy, familiarity with the two systems, and system preference. RESULTS: eCancerCare(Bladder) was faster for data retrieval (scenario 1: 146 s vs 245 s, p=0.019; scenario 2: 306 vs 415 s, NS), but non-significantly slower to generate a clinical report. The quality of the report was better in the eCancerCare(Bladder) system (scenario 1: p<0.001; scenario 2: p=0.11). User satisfaction was higher with the eCancerCare(Bladder) system, and 11/12 participants preferred to use this system. LIMITATIONS: The small sample size affected the power of our study to detect differences. CONCLUSIONS: Use of a specific data management tool does not appear to significantly reduce user time, but the results suggest improvement in the level of care and documentation and preference by users. Also, the use of simulated scenarios in a laboratory setting appears to be a valid method for comparing the usability of clinical software.
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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 | 0,022 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».