Abstract 266: No Impact of Electronic Health Records on Quality of Care and Outcomes for Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic Health Records (EHRs) may be a key tool for improving the quality of healthcare. They may be particularly important for conditions such as ischemic stroke, in which guidelines are rapidly evolving and timely care of the patient is critical. Methods: We used data from 1,236 hospitals participating in Get With The Guidelines-Stroke, representing 626,473 ischemic strokes between 2007 and 2010, and linked this with the American Hospital Association annual survey to characterize which study hospitals had an EHR. We conducted regression analyses to determine whether hospitals with an EHR demonstrated better performance on quality metrics, length of stay, discharge to home, and mortality. Results: 511 hospitals had an EHR by the end of the study period. Stroke patients at hospitals with EHRs were younger, more often male and non-white, and had a lower burden of medical comorbidities. Hospitals with EHRs were larger, and more often teaching hospitals and stroke centers than hospitals without EHRs. In unadjusted analyses, patients at hospitals with EHRs were more likely to receive “all-or-none” care (87.9% versus 82.6%, p<0.001), and less likely to have a length of stay over 4 days (42.4% versus 43.9%, p<0.001). However, there were no differences in discharge to a site other than home (50.9% versus 51.1%, p=0.12) or in-hospital mortality (5.3% versus 5.2%, p=0.40). In multivariate analyses, after controlling for patient and hospital characteristics, the presence of an EHR was no longer associated with better quality care, and continued to have no association with clinical outcomes (Table). Conclusions: In our sample of GWTG-Stroke hospitals, EHRs were not associated with higher-quality care or better clinical outcomes. Given that these systems often create significant added burden for clinicians, further work to ensure that they are better integrated with care and fully evidence-driven is critical.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».