Computer order entry systems in the emergency department significantly reduce the time to medication delivery for high acuity patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computerized physician order entry (CPOE) systems are designed to increase safety and improve quality of care; however, their impact on efficiency in the ED has not yet been validated. This study examined the impact of CPOE on process times for medication delivery, laboratory utilization and diagnostic imaging in the early, late and control phases of a regional ED-CPOE implementation. SETTING: Three tertiary care hospitals serving a population in excess of 1 million inhabitants that initiated the same CPOE system during the same 3-week time window. Patients were stratified into three groupings: Control, Early CPOE and Late CPOE (n = 200 patients per group/hospital site). Eligible patients consisted of a stratified (40% CTAS 2 and 60% CTAS 3) random sample of all patients seen 30 days preceding CPOE implementation (Control), 30 days immediately after CPOE implementation (Early CPOE) and 5-6 months after CPOE implementation (Late CPOE). Primary outcomes were time to (TT) from physician assignment (MD-sign) up to MD-order completion. An ANOVA and t-test were employed for statistical analysis. RESULTS: In comparison with control, TT 1st MD-Ordered Medication decreased in both the Early and Late CPOE groups (102.6 min control, 62.8 Early and 65.7 late, p < 0.001). TT 1st MD-ordered laboratory results increased in both the Early and Late CPOE groups compared to Control (76.4, 85.3 and 73.8 min, respectively, p < 0.001). TT 1st X-Ray also significantly increased in both the Early and Late CPOE groups (80.4, 84.8 min, respectively, compared to 68.1, p < 0.001). Given that CT and ultrasound imaging inherently takes increased time, these imaging studies were not included, and only X-ray was examined. There was no statistical difference found between TT discharge and consult request. CONCLUSIONS: Regional implementation of CPOE afforded important efficiencies in time to medication delivery for high acuity ED patients. Increased times observed for laboratory and radiology results may reflect system issues outside of the emergency department and as a result of potential confounding may not be a reflection of CPOE impact.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».