The effect of early adoption of an academic electronic health record system in nursing education: A pilot outcome study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to explore the faculty’s and students’ perceptions of an academic electronic health record system (AEHRs) for teaching/learning electronic nursing documentation and to assess the outcomes of the AEHRs on nursing students’ competency with electronic nursing documentation.Methods: With a mixed-method pilot study, a convenience sample of 41 undergraduate nursing students and a purposive sample of 7 faculty and 9 students were used. Two groups of student participants for the quantitative data were compared for their competency with electronic nursing documentation. For the qualitative data, an in-depth, exploratory approach to data collection was taken for the nursing faculty and the intervention group.Results: For the quantitative findings, the early adoption of an AEHRs could help students to collect a patients’ health information through the system even though it may not impact their critical thinking on a patient’s care. For the qualitative findings, three key themes were shared by the faculty and students: (1) benefits and challenges, (2) impact of the AEHRs, and (3) recommendations for future adoption.Conclusions: This study revealed that the successful adoption of an AEHRs includes many steps that can be used to create positive improvements. These findings were beneficial to prepare students and nursing educators for the future of health information technology. Meaningful adoption of an AEHRs will help in building the competence of undergraduate nursing students in electronic nursing documentation and improve patient care.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».