Return on Investment in Electronic Health Records in Primary Care Practices: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of electronic health records (EHR) in clinical settings is considered pivotal to a patient-centered health care delivery system. However, uncertainty in cost recovery from EHR investments remains a significant concern in primary care practices. OBJECTIVE: Guided by the question of "When implemented in primary care practices, what will be the return on investment (ROI) from an EHR implementation?", the objectives of this study are two-fold: (1) to assess ROI from EHR in primary care practices and (2) to identify principal factors affecting the realization of positive ROI from EHR. We used a break-even point, that is, the time required to achieve cost recovery from an EHR investment, as an ROI indicator of an EHR investment. METHODS: Given the complexity exhibited by most EHR implementation projects, this study adopted a retrospective mixed-method research approach, particularly a multiphase study design approach. For this study, data were collected from community-based primary care clinics using EHR systems. RESULTS: We collected data from 17 primary care clinics using EHR systems. Our data show that the sampled primary care clinics recovered their EHR investments within an average period of 10 months (95% CI 6.2-17.4 months), seeing more patients with an average increase of 27% in the active-patients-to-clinician-FTE (full time equivalent) ratio and an average increase of 10% in the active-patients-to-clinical-support-staff-FTE ratio after an EHR implementation. Our analysis suggests, with a 95% confidence level, that the increase in the number of active patients (P=.006), the increase in the active-patients-to-clinician-FTE ratio (P<.001), and the increase in the clinic net revenue (P<.001) are positively associated with the EHR implementation, likely contributing substantially to an average break-even point of 10 months. CONCLUSIONS: We found that primary care clinics can realize a positive ROI with EHR. Our analysis of the variances in the time required to achieve cost recovery from EHR investments suggests that a positive ROI does not appear automatically upon implementing an EHR and that a clinic's ability to leverage EHR for process changes seems to play a role. Policies that provide support to help primary care practices successfully make EHR-enabled changes, such as support of clinic workflow optimization with an EHR system, could facilitate the realization of positive ROI from EHR in primary care practices.
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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 | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».