Electronic Health Record (EHR) Training in Undergraduate Medical Education: Theory-Informed Development of a Longitudinal Curriculum for Empowering Patient- and Relationship-Centered Care in the Computerized Setting
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: While electronic health record (EHR) use is becoming state-of-the-art, formal teaching of Health Care Information Technology (HCIT) competencies is not keeping pace with burgeoning use. Medical students require training to become skilled users of HCIT but formal pedagogy is sparse. Fundamental challenges include preserving and fostering effective health care provider-patient communication skills in the computerized setting to preserve patient and relationship-centered care and facilitate reciprocity within whole person care. Thus, curriculum innovation with overarching goal of empowering undergraduate medical students’ patient- and relationship-centered interviewing skills, information mastery, electronic documentation skills, and HCIT-supported patient education is needed.Methods: The authors describe innovative, systematic curriculum development for EHR training within a series of clinical skills courses at their institution, informed by Kern et al.’s framework, narrative medicine, and reflective practice. Initially, a didactic and an observed standardized patient encounter were piloted in Year 3. Subsequent surveys of participating faculty both validated the session’s educational value and identified the need for additional practice opportunities.Results: In addition to the existing presentation and individualized practice, second iteration revisions include reflective readings and exercises, relevant “introductory” skills presented in grid format, and opportunities for direct observation of and by mentor physicians in clinical settings. The behavior grid was then expanded to include “advanced” Year 4 skills, i.e. patient participation for chart building, patient education/information sharing, shared decision-making, and sending information to the interprofessional health care team.Conclusions: Effective triangulation of physician-patient-computer may be optimized with medical education curriculum developing competencies of effective EHR use preserving patient-and relationship-centered care, reflection, and narrative medicine. Systematic, longitudinal monitoring of learners' skill development by faculty, standardized patient, self-assessment, and reflective writing will inform our innovative multi-faceted, longitudinal, transferable curriculum presented herein. Further research is needed on formal pedagogy for EHR use by learners.
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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 | 0,019 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».