The effect of seniority and education on departmental dictation utilization
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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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».