Prehospital Electronic Patient Care Report Systems: Early Experiences from Emergency Medical Services Agency Leaders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the United States embraces electronic health records (EHRs), improved emergency medical services (EMS) information systems are also a priority; however, little is known about the experiences of EMS agencies as they adopt and implement electronic patient care report (e-PCR) systems. We sought to characterize motivations for adoption of e-PCR systems, challenges associated with adoption and implementation, and emerging implementation strategies. METHODS: We conducted a qualitative study using semi-structured in-depth interviews with EMS agency leaders. Participants were recruited through a web-based survey of National Association of EMS Physicians (NAEMSP) members, a didactic session at the 2010 NAEMSP Annual Meeting, and snowball sampling. Interviews lasted approximately 30 minutes, were recorded and professionally transcribed. Analysis was conducted by a five-person team, employing the constant comparative method to identify recurrent themes. RESULTS: Twenty-three interviewees represented 20 EMS agencies from the United States and Canada; 14 EMS agencies were currently using e-PCR systems. The primary reason for adoption was the potential for e-PCR systems to support quality assurance efforts. Challenges to e-PCR system adoption included those common to any health information technology project, as well as challenges unique to the prehospital setting, including: fear of increased ambulance run times leading to decreased ambulance availability, difficulty integrating with existing hospital information systems, and unfunded mandates requiring adoption of e-PCR systems. Three recurring strategies emerged to improve e-PCR system adoption and implementation: 1) identify creative funding sources; 2) leverage regional health information organizations; and 3) build internal information technology capacity. CONCLUSION: EMS agencies are highly motivated to adopt e-PCR systems to support quality assurance efforts; however, adoption and implementation of e-PCR systems has been challenging for many. Emerging strategies from EMS agencies and others that have successfully implemented EHRs may be useful in expanding e-PCR system use and facilitating this transition for other EMS agencies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».