A Pilot Study of Electronic Cardiovascular Operative Notes: Qualitative Assessment and Challenges in Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objectives are to describe the contents of cardiovascular surgical operative notes and to develop and test a standards-based structured electronic operative note that might be used for secondary purposes. STUDY DESIGN: Operative notes were selected for patients who underwent primary, isolated coronary artery bypass grafting (n = 33); aortic valve replacement (n = 33); reoperative coronary artery bypass grafting (n = 11); or aortic valve replacement (n = 11). The content was qualitatively assessed and categorized into 3 sections, ie, technical/procedural, anatomic/physiologic description, and judgment/opinion. An electronic operative note was developed using a standards-based approach to categorize the type of operation. RESULTS: Average length +/- SD of the operative note was 495 +/- 186 words (range 243 to 1,267 words). The procedural category made up a mean proportion of 73% +/- 12% (range 32% to 95%). The descriptive category was the second largest category in the operative note; mean percentage 22% +/- 8% (range 5% to 43%). The dictation of the judgment portion made up 6% +/- 6% (range 0% to 25%) of the operative note. In the pilot electronic note system, 5 surgeons entered 23 procedures performed on 18 patients (14% of eligible patients). Seventeen (74%) procedures entered by surgeons were in complete agreement with the data for the Society of Thoracic Surgeons database collected by professional abstractors. CONCLUSIONS: Freeform dictation of cardiovascular notes varied by individual surgeon style and case complexity. Up to 25% of the operative note was dedicated to judgment/opinion, which would be difficult to recreate in a structured data-entry format. An electronic system for entering procedural details can improve efficiency for secondary purposes of data collection but must be carefully implemented to avoid loss of important information.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».