Electronic Medical Record System Use in Canada: Integrating Physiology Flowsheets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Longitudinal data of pulmonary physiology (pulmonary function tests, PFTs) is important in diagnosis and management of both respiratory and non-respiratory diseases that have secondary effects on lungs. Large amounts of data need to be amalgamated in physiology flowsheets within electronic medical records (EMR), which summarize trends of multiple PFT reports in one document. We present the process around evaluation and implementation of a physiology flowsheet with discreet data elements. Methods: Alberta Health Services (AHS) has chosen a single vendor for its EMR, an Epic-based system (Epic Systems Corporation). A new clinical tool was written and implemented/piloted within the pulmonary department of the EMR. The physiology flowsheet was tested, modified, and real patient data was entered for those followed longitudinally within AHS Pulmonary Function Laboratories. A pre- and post-implementation survey was carried out with different front-line users to evaluate their experiences. Results: From this pilot implementation, we found that majority of EMR users reported variable ease and satisfaction with the current access to PFT’s. Flowsheets were deemed helpful, once longitudinal data was available. Consistently respondents reported that the EMR slows patient encounters. Healthcare providers also reported flowsheets to be useful for patient education and their self-reflection related to disease processes. Patient surveys were not conducted. Conclusions: Current data transfer of PFT results to EMR requires manual entry, which is time-consuming, though clinically useful. The incorporation of raw data from PFT software to EMR is of great importance in both clinical assessments and patient education; however, a systems-based approach is needed.
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 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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».