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Enregistrement W2954349104 · doi:10.2196/14797

Influence of Scribes on Patient-Physician Communication in Primary Care Encounters: Mixed Methods Study

2019· article· en· W2954349104 sur OpenAlexvenueno aff
Shivang U Danak, Timothy C. Guetterman, Melissa Plegue, Heather Holmstrom, Reema Kadri, Alexander Duthler, Anne Yoo, Lorraine R Buis

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichigan Institute for Clinical and Health ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of MichiganEli Lilly and Company
Mots-clésMedicinePrimary careNursingMedical educationPsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the increasing adoption of electronic health record (EHR) systems, documentation-related burdens have been increasing for health care providers. Recent estimates indicate that primary care providers spend about one-half of their workdays interacting with the EHR, of which about half is focused on clerical tasks. To reduce documentation burdens associated with the EHR, health care systems and physician practices are increasingly implementing medical scribes to assist providers with real-time documentation. Scribes are typically unlicensed paraprofessionals who assist health care providers by documenting notes electronically under the direction of a licensed practitioner or physician in real time. Despite the promise of scribes, few studies have investigated their effect on clinical encounters, particularly with regard to patient-provider communication. OBJECTIVE: The purpose of this quasi-experimental pilot study was to understand how scribes affect patient-physician communication in primary care clinical encounters. METHODS: We employed a convergent mixed methods design and included a sample of three physician-scribe pairs and 34 patients. Patients' clinical encounters were randomly assigned to a scribe or nonscribe group. We conducted patient surveys focused on perceptions of patient-provider communication and satisfaction with encounters, video recorded clinical encounters, and conducted physician interviews about their experiences with scribes. RESULTS: Overall, the survey results revealed that patients across both arms reported very high satisfaction of communication with their physician, their physician's use of the EHR, and their care, with very little variability. Video recording analysis supported patient survey data by demonstrating high measures of communication among physicians in both scribed and nonscribed encounters. Furthermore, video recordings revealed that the presence of scribes had very little effect on the clinical encounter. CONCLUSIONS: From the patient's perspective, scribes are an acceptable addition to clinical encounters. Although they do not have much impact on patients' perceptions of satisfaction and their impact on the clinical encounter itself was minimal, their potential to reduce documentation-related burden on physicians is valuable. Physicians noted important issues related to scribes, including important considerations for implementing scribe programs, the role of scribes in patient interactions, how physicians work with scribes, characteristics of good scribes, and the role of scribes in physician workflow.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,426 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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