Training medical students and residents in the use of electronic health records: a systematic review of the literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objectives were to identify educational interventions designed to equip medical students or residents with knowledge or skills related to various uses of electronic health records (EHRs), summarize and synthesize the results of formal evaluations of these initiatives, and compare the aims of these initiatives with the prescribed EHR-specific competencies for undergraduate and postgraduate medical education. MATERIALS AND METHODS: We conducted a systematic review of the literature following PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses) guidelines. We searched for English-language, peer-reviewed studies across 6 databases using a combination of Medical Subject Headings and keywords. We summarized the quantitative and qualitative results of included studies and rated studies according to the Best Evidence in Medical Education system. RESULTS: Our search yielded 619 citations, of which 11 studies were included. Seven studies involved medical students, 3 studies involved residents, and 1 study involved both groups. All interventions used a practical component involving entering information into a simulated or prototypical EHR. None of the interventions involved extracting, aggregating, or visualizing clinical data for panels of patients or specific populations. DISCUSSION: This review reveals few high-quality initiatives focused on training learners to engage with EHRs for both individual patient care and population health improvement. In comparing these interventions with the broad set of electronic records competencies expected of matriculating physicians, critical gaps in undergraduate and postgraduate medical education remain. CONCLUSIONS: With the increasing adoption of EHRs and rise of competency-based medical education, educators should address the gaps in the training of future physicians to better prepare them to provide high quality care for their patients and communities.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle