An electronic documentation system improves the quality of admission notes: a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There are concerns that structured electronic documentation systems can limit expressivity and encourage long and unreadable notes. We assessed the impact of an electronic clinical documentation system on the quality of admission notes for patients admitted to a general medical unit. METHODS: This was a prospective randomized crossover study comparing handwritten paper notes to electronic notes on different patients by the same author, generated using a semistructured electronic admission documentation system over a 2-month period in 2014. The setting was a 4-team, 80-bed general internal medicine clinical teaching unit at a large urban academic hospital. The quality of clinical documentation was assessed using the QNOTE instrument (best possible score = 100), and word counts were assessed for free-text sections of notes. RESULTS: Twenty-one electronic-paper note pairs (42 notes) written by 21 authors were randomly drawn from a pool of 303 eligible notes. Overall note quality was significantly higher in electronic vs paper notes (mean 90 vs 69, P < .0001). The quality of free-text subsections (History of Present Illness and Impression and Plan) was significantly higher in the electronic vs paper notes (mean 93 vs 78, P < .0001; and 89 vs 77, P = .001, respectively). The History of Present Illness subsection was significantly longer in electronic vs paper notes (mean 172.4 vs 92.4 words, P = .0001). CONCLUSIONS: An electronic admission documentation system improved both the quality of free-text content and the overall quality of admission notes. Authors wrote more in the free-text sections of electronic documents as compared to paper versions.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».