Clinically Excellent Use of the Electronic Health Record: Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transition to the electronic health record (EHR) has brought forth a rapid cultural shift in the world of medicine, presenting both new challenges as well as opportunities for improving health care. As clinicians work to adapt to the changes imposed by the EHR, identification of best practices around the clinically excellent use of the EHR is needed. OBJECTIVE: Using the domains of clinical excellence previously defined by the Johns Hopkins Miller Coulson Academy of Clinical Excellence, this review aims to identify best practices around the clinically excellent use of the EHR. METHODS: The authors searched the PubMed database, using keywords related to clinical excellence domains and the EHR, to capture the English-language, peer-reviewed literature published between January 1, 2000, and August 2, 2016. One author independently reviewed each article and extracted relevant data. RESULTS: The search identified 606 titles, with the majority (393/606, 64.9%) in the domain of communication and interpersonal skills. Twenty-eight of the 606 (4.6%) titles were excluded from full-text review, primarily due to lack of availability of the full-text article. The remaining 578 full-text articles reviewed were related to clinical excellence generally (3/578, 0.5%) or the specific domains of communication and interpersonal skills (380/578, 65.7%), diagnostic acumen (31/578, 5.4%), skillful negotiation of the health care system (4/578, 0.7%), scholarly approach to clinical practice (41/578, 7.1%), professionalism and humanism (2/578, 0.4%), knowledge (97/578, 16.8%), and passion for clinical medicine (20/578, 3.5%). CONCLUSIONS: Results suggest that as familiarity and expertise are developed, clinicians are leveraging the EHR to provide clinically excellent care. Best practices identified included deliberate physical configuration of the clinical space to involve sharing the screen with patients and limiting EHR use during difficult and emotional topics. Promising horizons for the EHR include the ability to augment participation in pragmatic trials, identify adverse drug effects, correlate genomic data to clinical outcomes, and follow data-driven guidelines. Clinician and patient satisfaction with the EHR has generally improved with time, and hopefully continued clinician, and patient input will lead to a system that satisfies all.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».