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Enregistrement W2965219508 · doi:10.1093/jamia/ocz081

Evaluation of interventions to improve inpatient hospital documentation within electronic health records: a systematic review

2019· review· en· W2965219508 sur OpenAlexaff
Natalie Wiebe, Lucia Otero Varela, Daniel J. Niven, Paul E. Ronksley, Nicolas Iragorri, Hude Quan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Informatics Association · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationPsychological interventionMedicineStandardizationData extractionMEDLINEQuality managementSystematic reviewHealth careNursingComputer scienceOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Despite the widespread and increasing use of electronic health records (EHRs), the quality of EHRs is problematic. Efforts have been made to address reasons for poor EHR documentation quality. Previous systematic reviews have assessed intervention effectiveness within the outpatient setting or paper documentation. The purpose of this systematic review was to assess the effectiveness of interventions seeking to improve EHR documentation within an inpatient setting. MATERIALS AND METHODS: A search strategy was developed based on elaborated inclusion/exclusion criteria. Four databases, gray literature, and reference lists were searched. A REDCap data capture form was used for data extraction, and study quality was assessed using a customized tool. Data were analyzed and synthesized in a narrative, semiquantitative manner. RESULTS: Twenty-four studies were included in this systematic review. Owing to high heterogeneity, quantitative comparison was not possible. However, statistically significant results in interventions and affected outcomes were analyzed and discussed. Education and implementation of a new EHR reporting system were the most successful interventions, as evidenced by significantly improved EHR documentation. DISCUSSION: Heterogeneity of interventions, outcomes, document type, EHR user, and other variables led to difficulty in measuring EHR documentation quality and effectiveness of interventions. However, the use of education as a primary intervention aligned closely with existing literature in similar fields. CONCLUSIONS: Interventions implemented to enhance EHR documentation are highly variable and require standardization. Emphasis should be placed on this novel area of research to improve communication between healthcare providers and facilitate data sharing between centers and countries. PROSPERO Registration Number: CRD42017083494.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,443 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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