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Enregistrement W2921594547 · doi:10.2196/13008

Completeness of Electronic Dental Records in a Student Clinic: Retrospective Analysis

2019· article· en· W2921594547 sur OpenAlexvenueno aff
Seth Aaron Levitin, John T. Grbic, Joseph Finkelstein

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteitisMedicinePopulationDentistryDocumentationDental alveolusSurgeryOsteomyelitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A well-designed, adequately documented, and properly maintained patient record is an important tool for quality assurance and care continuity. Good clinical documentation skills are supposed to be a fundamental part of dental student training. OBJECTIVE: The goal of this study was to assess the completeness of electronic patient records in a student clinic. METHODS: Completeness of patient records was assessed using comparative review of validated cases of alveolar osteitis treated between August 2011 and May 2017 in a student clinic at Columbia University College of Dental Medicine, New York, USA. Based on a literature review, population-based prevalence of nine most frequently mentioned symptoms, signs, and treatment procedures of alveolar osteitis was identified. Completeness of alveolar osteitis records was assessed by comparison of population-based prevalence and frequency of corresponding items in the student documentation. To obtain all alveolar osteitis cases, we ran a query on the electronic dental record, which included all cases with diagnostic code Z1820 or any variation of the phrases "dry socket" and "alveolar osteitis" in the notes. The resulting records were manually reviewed to definitively confirm alveolar osteitis and to extract all index items. RESULTS: Overall, 296 definitive cases of alveolar osteitis were identified. Only 22% (64/296) of cases contained a diagnostic code. Comparison of the frequency of the nine index categories in the validated alveolar osteitis cases between the student clinic and the population showed the following results: severe pain: 94% (279/296) vs 100% (430/430); bare bone/missing blood clot: 27% (80/296) vs 74% (35/47) to 100% (329/329); malodor: 7% (22/296) vs 33%-50% (18/54); radiating pain to the ear: 8% (24/296) vs 56% (30/54); lymphadenopathy: 1% (3/296) vs 9% (5/54); inflammation: 14% (42/296) vs 50% (27/54); debris: 12% (36/296) vs 87% (47/54); alveolar osteitis site noted: 96% (283/296) vs 100% (430/430; accepted documentation requirement); and anesthesia during debridement: 77% (20/24) vs 100% (430/430; standard of anesthetization prior to debridement). CONCLUSIONS: There was a significant discrepancy between the index category frequency in alveolar osteitis cases documented by dental students and in the population (reported in peer-reviewed literature). More attention to clinical documentation skills is warranted in dental student training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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