Context and Approach in Reporting Evaluations of Electronic Health Record–Based Implementation Projects
Notice bibliographique
Résumé
Electronic health records (EHRs) are ubiquitous yet still evolving, resulting in a moving target for determining the effects of context (features of the work environment, such as organization, payment systems, user training, and roles) on EHR implementation projects. Electronic health records have become instrumental in effecting quality improvement innovations and providing data to evaluate them. However, reports of studies typically fail to provide adequate descriptions of contextual details to permit readers to apply the findings. As for any evaluation, the quality of reporting is essential to learning from, and disseminating, the results. Extensive guidelines exist for reporting of virtually all types of applied health research, but they are not tailored to capture some contextual factors that may affect the outcomes of EHR implementations, such as attitudes toward implementation, format and amount of training, post go-live support, amount of local customization, and time diverted from direct interaction with patients to computers. Nevertheless, evaluators of EHR-based innovations can choose reporting guidelines that match the general purpose of their evaluation and the stage of their investigation (planning, protocol, execution, and analysis) and should report relevant contextual details (including, if pertinent, any pressures to help justify the huge investments and many years required for some implementations). Reporting guidelines are based on the scientific principles and practices that underlie sound research and should be consulted from the earliest stages of planning evaluations and onward, serving as guides for how evaluations should be conducted as well as reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,772 | 0,844 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».