Improving performance in medical practices through the extended use of electronic medical record systems: a survey of Canadian family physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous calls have been made for greater assimilation of information technology in healthcare organizations in general, and in primary care settings in particular. Considering the levels of IT investment and adoption in primary care medical practices, a deeper understanding is needed of the factors leading to greater performance outcomes from EMR systems in primary care. To address this issue, we developed and tested a research model centered on the concept of Extended EMR Use. METHODS: An online survey was conducted of 331 family physicians in Canadian private medical practices to empirically test seven research hypotheses using a component-based structural equation modeling approach. RESULTS: Five hypotheses were partially or fully supported by our data. Family physicians in our sample used 67% of the clinical and 41% of the communicational functionalities available in their EMR systems, compared to 90% of the administrative features. As expected, extended use was associated with significant improvements in perceived performance benefits. Interestingly, the benefits derived from system use were mainly tied to the clinical support provided by an EMR system. The extent to which physicians were using their EMR systems was influenced by two system design characteristics: functional coverage and ease of use. The more functionalities that are available in an EMR system and the easier they are to use, the greater the potential for exploration, assimilation and appropriation by family physicians. CONCLUSIONS: Our study has contributed to the extant literature by proposing a new concept: Extended EMR Use. In terms of its practical implications, our study reveals that family physicians must use as many of the capabilities supported by their EMR system as possible, especially those which support clinical tasks, if they are to maximize its performance benefits. To ensure extended use of their software, vendors must develop EMR systems that satisfy two important design characteristics: functional coverage and system ease of use.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».