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Enregistrement W2398882793 · doi:10.2196/medinform.4852

Impact of Implementing a Wiki to Develop Structured Electronic Order Sets on Physicians' Intention to Use Wiki-Based Order Sets

2016· article· en· W2398882793 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick Archambault, Pierre Beaupré, Laura Bégin, Audrey Dupuis, Mario Côté, France Légaré

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-Appalache
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleOrder (exchange)Computer scienceIntervention (counseling)Emergency departmentMedical educationPsychologyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wikis have the potential to promote best practices in health systems by sharing order sets with a broad community of stakeholders. However, little is known about the impact of using a wiki on clinicians' intention to use wiki-based order sets. OBJECTIVE: The aims of this study were: (1) to describe the use of a wiki to create structured order sets for a single emergency department; (2) to evaluate whether the use of this wiki changed emergency physicians' future intention to use wiki-based order sets; and (3) to understand the impact of using the wiki on the behavioral determinants for using wiki-based order sets. METHODS: This was a pre/post-intervention mixed-methods study conducted in one hospital in Lévis, Quebec. The intervention was comprised of receiving access to and being motivated by the department head to use a wiki for 6 months to create electronic order sets designed to be used in a computer physician order entry system. Before and after our intervention, we asked participants to complete a previously validated questionnaire based on the Theory of Planned Behavior. Our primary outcome was the intention to use wiki-based order sets in clinical practice. We also assessed participants' attitude, perceived behavioral control, and subjective norm to use wiki-based order sets. Paired pre- and post-Likert scores were compared using Wilcoxon signed-rank tests. The post-questionnaire also included open-ended questions concerning participants' comments about the wiki, which were then classified into themes using an existing taxonomy. RESULTS: Twenty-eight emergency physicians were enrolled in the study (response rate: 100%). Physicians' mean intention to use a wiki-based reminder was 5.42 (SD 1.04) before the intervention, and increased to 5.81 (SD 1.25) on a 7-point Likert scale (P =.03) after the intervention. Participants' attitude towards using a wiki-based order set also increased from 5.07 (SD 0.90) to 5.57 (SD 0.88) (P =.003). Perceived behavioral control and subjective norm did not change. Easier information sharing was the most frequently positive impact raised. In order of frequency, the three most important facilitators reported were: ease of use, support from colleagues, and promotion by the departmental head. Although participants did not mention any perceived negative impacts, they raised the following barriers in order of frequency: poor organization of information, slow computers, and difficult wiki access. CONCLUSIONS: Emergency physicians' intention and attitude to use wiki-based order sets increased after having access to and being motivated to use a wiki for 6 months. Future studies need to explore if this increased intention will translate into sustained actual use and improve patient care. Certain barriers need to be addressed before implementing a wiki for use on a larger scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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