A paired-comparison intervention to improve quality of medical records
Notice bibliographique
Résumé
Background: To evaluate the quality of medical record (MR) compilation in the Teaching Hospital of the Second University of Naples, Italy, after a controlled intervention for quality improvement. Methods: From the 66 wards of the Teaching Hospital, we selected eight homogeneous pairs of wards, matched for similar typology. For each pair, we randomized a ward to undergo a training course about correct compilation of MRs (treated group) and considered the remaining ward as a control (untreated group). For each section of MR we evaluated completeness and clarity of handwriting and presence and clarity of signature. Results: In general, the worst result in both groups was the absence of signature in the daily diary (76.6% in the treated group and 94.4% in the untreated group). The greatest differences between the two groups were detected in the compilation of the daily diary (absent/incomplete in 1.9% of the treated group compared with 21.9% of the untreated group; relative risk [RR] = 11, 95% confidence interval [CI] = 5.1-26.4) and the physical examination section (absent/incomplete in 2.8% of the treated group compared with 21.3% of the untreated group; RR = 7.5; 95% CI = 3.8-14.8). Conclusions: Comparison between the treated and untreated groups shows that there is a significant improvement in compilation of several sections of the MRs in the treated group. However, the results obtained were only partially satisfactory because of the poor quality of MR compilation in both groups.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».