Indicators of missing Electronic Medical Record (EMR) discharge summaries: A retrospective study on data from a large Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Electronic medical records (EMRs), specifically the discharge summary (DS), can improve secondary use data availability and interprofessional communication. We aimed to describe the completeness of our EMRs by assessing the presence of a DS in the EMR. Additionally, we assessed for indicators of a missing DS. METHODS: A chart review was conducted on 3,011 non-obstetric adult inpatient charts in Calgary, Alberta. 893 charts were missing an electronic DS. A 10% sample was drawn to evaluate the presence of a paper DS. A Chi-square test, Fisher's test and logistic regression measured the associations between electronic DS absence and i) patient and hospital characteristics, and ii) patient comorbidities. RESULTS: The univariate analyses showed that age, being a surgical patient, a Charlson Comorbidity Index (CCI) of </1, as well as patients with myocardial infarctions, congestive heart failure, cerebrovascular disease, dementia, chronic pulmonary disease, diabetes, and renal disease were associated with a missing DS. Those that were middle aged, surgical patients, or had fewer comorbidities were more likely to have a missing DS. Within the 10% sample, approximately 50% of all patients were from a surgical department, all of which were missing both electronic and paper discharge summaries. CONCLUSIONS: Our study describes indicators of missing electronic DS. The DS impacts interprofessional communication, patient outcomes, and data quality. Therefore, the implications of an incomplete DS are widespread. Our findings will caution future researchers using EMR data about the potential for incomplete data, particularly for patients who are surgical, middle aged, and have fewer comorbidities.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».