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Enregistrement W2965749773 · doi:10.2196/13653

eRegTime, Efficiency of Health Information Management Using an Electronic Registry for Maternal and Child Health: Protocol for a Time-Motion Study in a Cluster Randomized Trial

2019· article· en· W2965749773 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Hella Lindberg, Mahima Venkateswaran, Khadija Abu Khader, Tamara Awwad, Buthaina Ghanem, Taghreed Hijaz, Kjersti Mørkrid, J. Frederik Frøen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Intervention Science in Maternal and Child Health, University of BergenNorges ForskningsrådUniversitetet i OsloUniversitetet i BergenWorld Health Organization
Mots-clésCluster randomised controlled trialMedicineHealth careRandomized controlled trialClinical decision support systemGuidelineFamily medicinePsychological interventionObservational studyDigital healthNursingDecision support systemData miningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Paper-based routine health information systems often require repetitive data entry. In the West Bank, the primary health care system for maternal and child health was entirely paper-based, with care providers spending considerable amounts of time maintaining multiple files and client registers. As part of the phased national implementation of an electronic health information system, some of the primary health care clinics are now using an electronic registry (eRegistry) for maternal and child health. The eRegistry consists of client-level data entered by care providers at the point-of-care and supports several digital health interventions that are triggered by the documented clinical data, including guideline-based clinical decision support and automated public health reports. OBJECTIVE: The aim of the eRegTime study is to investigate whether the use of the eRegistry leads to changes in time-efficiency in health information management by the care providers, compared with the paper-based systems. METHODS: This is a substudy in a cluster randomized controlled trial (the eRegQual study) and uses the time-motion observational study design. The primary outcome is the time spent on health information management for antenatal care, informed and defined by workflow mapping in the clinics. We performed sample size estimations to enable the detection of a 25% change in time-efficiency with a 90% power using an intracluster correlation coefficient of 0.1 and an alpha of .05. We observed care providers for full workdays in 24 randomly selected primary health care clinics-12 using the eRegistry and 12 still using paper. Linear mixed effects models will be used to compare the time spent on health information management per client per care provider. RESULTS: Although the objective of the eRegQual study is to assess the effectiveness of the eRegistry in improving quality of antenatal care, the results of the eRegTime study will contribute to process evaluation, supplementing the findings of the larger trial. CONCLUSIONS: Electronic health tools are expected to reduce workload for the care providers and thus improve efficiency of clinical work. To achieve these benefits, the implementation of such systems requires both integration with existing workflows and the creation of new workflows. Studies assessing the time-efficiency of electronic health information systems can inform policy decisions for implementations in resource-limited low- and middle-income settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13653.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,010
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,008

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,415 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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