Accuracy and completeness of electronic medical records obtained from referring physicians in a Hamilton, ontario, plastic surgery practice: a prospective feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the feasibility of auditing electronic medical records (EMRs) in plastic surgery for future large-scale research studies. The secondary objective was to ascertain the accuracy and completeness of EMRs accompanying referral requests by physicians for plastic surgery consultation between July and December 2013. METHODS: EMRs of 30 patients were reviewed and crosschecked independently by two reviewers and subsequently verified by a third reviewer using predefined criteria to determine whether they were accurate and/or complete. Descriptive analysis was performed to calculate the frequency of inaccuracies and incompleteness for each EMR information field. Information fields were compared to assess whether the frequency of inaccuracies and incompleteness varied. RESULTS: Of the 270 information fields reviewed, four (1.48%) were inaccurate and 66 (24.4%) were incomplete. The most common field of inaccuracy was current medications, followed by medical history and medical allergies. The most common field of incompleteness was history of presenting illness followed by surgical history. CONCLUSION: Despite their purported benefits, inaccuracies and incompleteness are a frequently occurring problem in EMRs. A large-scale study may be beneficial in determining the efficacy of EMRs in the future.
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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 | 0,015 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».