The effect of seniority and education on departmental dictation utilization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic medical records (EMR) are considered the best solution to improved dissemination of health information for patients. The associated transcription caused a significant cost increase in an academic pediatric center. An educational campaign was implemented to achieve cost-effective transcriptions without compromising the number of EMR transcriptions. METHODS: We analyzed the effect of seniority on transcription times over a 4-month period. We also compared the dictation volume before and 4 months after educational interventions. This study was performed in a pediatric academic center with both inpatient and outpatient transcription utilization analyzed. All clinicians providing pediatric care and utilizing the hospital-based transcription over the study time period were analyzed. Interventions included targeted education about efficiencies in transcription, time-based dictation costs, avoidance of lengthy pauses and unnecessary detail, shortening of total transcriptions, superfluous phrases as well as structured templates. Level of training by postgraduate year of training and seniority within faculty were measured for impact on dictation time and effect of education to improve times. RESULTS: Learners in year one had an average dictation time of 7.5 ± 2.2 minutes, which decreased with seniority to an average of 4.1 ± 2.2 minutes for senior faculty (0.0007, ANOVA). After educational initiatives were implemented, there was progressive decline in dictation utilization. The total dictation time decreased from 8,750 minutes per month in August 2009 to 4,296 minutes in December of 2009 (p = 0.0045, unpaired t-test). CONCLUSION: We identified a substantial need for education in dictation utilization and demonstrated that relatively simple interventions can result in substantial costs savings.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle