Impact of electronic medical record on physician practice in office settings: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased investments are being made for electronic medical records (EMRs) in Canada. There is a need to learn from earlier EMR studies on their impact on physician practice in office settings. To address this need, we conducted a systematic review to examine the impact of EMRs in the physician office, factors that influenced their success, and the lessons learned. RESULTS: For this review we included publications cited in Medline and CINAHL between 2000 and 2009 on physician office EMRs. Studies were included if they evaluated the impact of EMR on physician practice in office settings. The Clinical Adoption Framework provided a conceptual scheme to make sense of the findings and allow for future comparison/alignment to other Canadian eHealth initiatives.In the final selection, we included 27 controlled and 16 descriptive studies. We examined six areas: prescribing support, disease management, clinical documentation, work practice, preventive care, and patient-physician interaction. Overall, 22/43 studies (51.2%) and 50/109 individual measures (45.9%) showed positive impacts, 18.6% studies and 18.3% measures had negative impacts, while the remaining had no effect. Forty-eight distinct factors were identified that influenced EMR success. Several lessons learned were repeated across studies: (a) having robust EMR features that support clinical use; (b) redesigning EMR-supported work practices for optimal fit; (c) demonstrating value for money; (d) having realistic expectations on implementation; and (e) engaging patients in the process. CONCLUSIONS: Currently there is limited positive EMR impact in the physician office. To improve EMR success one needs to draw on the lessons from previous studies such as those in this review.
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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 | 0,025 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».