Easing hospitalist electronic health record burden through clinical workstation single sign-on
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computer workstation single sign-on (SSO) was implemented in 19 hospitals to reduce manual keyboard login and expedite access to the electronic health record (EHR) and clinical applications.Objective: To quantify hospitalists time liberated from EHR keyboard to focus on patient care, and estimate financial value of this time for hospitalists.Methods: Login duration prior to and after SSO implementation were compared in eight hospitals. Using national estimates of hospitalist hourly wage, dollar values of time liberated from keyboard were calculated, stratified by different levels of total EHR use.Results: Following SSO implementation, first of shift login decreased 5.3 seconds (15.3%), and reconnect duration decreased 20.4 seconds (69.9%). The volume of hospitalist EHR use among all physician end users comprises 70%-90% of all electronic documentation and clinical orders issued, yielding an annual range of 10,302 hours (or 858.5 12-hour shifts) to 13,245 hours (or 1,103.8 12-hour shifts) in hospitalist time liberated from keyboard for patient care, with recurrent annual value of $1,164,126 to $1,496,685.Conclusions: Hospitalists gained meaningful amounts of time for patient care from SSO implementation. This time accrued to substantial financial value. SSO eases the EHR burden of hospitalists, and facilities using hospitalists extensively should consider SSO implementation.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».