Impact of Heath Information Technology on the Quality of Patient Care.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationships among Electronic Health Record (EHR) adoption and adverse outcomes and satisfaction in hospitalized patients. MATERIALS AND METHODS: This secondary analysis of cross sectional data was compiled from four sources: (1) State Inpatient Database from the Healthcare Cost Utilization Project; (2) Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) Dorenfest Institute; (3) Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems Survey (HCAHPS) and (4) New Jersey nurse survey data. The final analytic sample consisted of data on 854,258 adult patients discharged from 70 New Jersey hospitals in 2006 and 7,679 nurses working in those same hospitals. The analytic approach used ordinary least squares and multiple regression models to estimate the effects of EHR adoption stage on the delivery of nursing care and patient outcomes, controlling for characteristics of patients, nurses, and hospitals. RESULTS: Advanced EHR adoption was independently associated with fewer patients with prolonged length of stay and seven-day readmissions. Advanced EHR adoption was not associated with patient satisfaction even when controlling for the strong relationships between better nursing practice environments, particularly staffing and resource adequacy, and missed nursing care and more patients reporting "Top-Box," satisfaction ratings. CONCLUSIONS: This innovative study demonstrated that advanced stages of EHR adoption show some promise in improving important patient outcomes of prolonged length of stay and hospital readmissions. Strongly evident by the relationships among better nursing work environments, better quality nursing care, and patient satisfaction is the importance of supporting the fundamentals of quality nursing care as technology is integrated into practice.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».