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Enregistrement W2082585648 · doi:10.2202/1548-923x.2123

Assessment of Electronic Health Record Usability with Undergraduate Nursing Students

2011· article· en· W2082585648 sur OpenAlexaff
Stephanie P. Jones, Lorie Donelle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Education Scholarship · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCurriculumDocumentationConfidentialityMedical educationHealth information technologyHealth informaticsNurse educationHealth careApprenticeshipNursingInformaticsMedicinePsychologyComputer sciencePublic healthPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health information technology (HIT), and specifically electronic health records (EHR), are recognized as fundamental tools for collecting, storing, retrieving, and monitoring patient care and information. However, few schools of nursing have incorporated theoretical or practical aspects of HIT competencies within the educational curriculum. The purpose of this study was to conduct a usability assessment to explore undergraduate nursing student electronic health record documentation knowledge and skill, using a patient case scenario to inform the development of an informatics-based undergraduate nursing curriculum. Three themes were identified: "Being a Novice User/Practitioner," "Confidentiality and Security," and "Repetition and Practice." Integration of the EHR into nursing curriculum will allow students an EHR apprenticeship with the potential to enhance understanding and skill of nursing processes, documentation, and critical thinking. Findings will also guide teaching and learning strategies that will respond to rising expectations for competency with health information technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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