The Growing Gap in Electronic Medical Record Satisfaction Between Clinicians and Information Technology Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the alarming statistics concerning the quality of national health care, it is hoped that electronic health records (EHRs) will reduce inefficiencies associated with medical delivery and improve patient safety. This study reports the results of a survey that demonstrates a pattern in EHR system implementation that indicates that health-care information technology decisions are based more on the preferences of information technology professionals (ITPs) and hospital administrators than clinicians. METHODS: We present survey data highlighting the growing discrepancy in EHR-related satisfaction between clinicians and ITPs. We conducted a literature search to identify major barriers that must be overcome to achieve optimal EHR benefits. We summarize our recommendations in order to maximize the favorable impact of EHRs on the health-care system. RESULTS: The existing gap in postimplementation EHR satisfaction ratings between ITPs and clinicians reveals an underlying systematic problem. Electronic medical record vendors perceive administrators and ITPs as the "buyers" for many EHR systems, and their needs are given higher priority than those of clinicians. This possibly may lead to the lack of clinically optimized EHRs, with systems often presenting as rigid and standardized with a limited exchange of health information. CONCLUSIONS: EHRs have the potential to become a powerful tool that may improve many processes related to health care, including quality, safety, and economical aspects. The involvement of physicians in every step of the process, from electronic medical record selection to acquisition, implementation, and ongoing optimization, is crucial for enabling the achievement of the medical organization's mission.
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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 | 0,020 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».