The Impact of Electronic Health Record–Based Simulation During Intern Boot Camp: Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate data retrieval is an essential part of patient care in the intensive care unit (ICU). The electronic health record (EHR) is the primary method for data storage and data review. We previously reported that residents participating in EHR-based simulations have varied and nonstandard approaches to finding data in the ICU, with subsequent errors in recognizing patient safety issues. We hypothesized that a novel EHR simulation-based training exercise would decrease EHR use variability among intervention interns, irrespective of prior EHR experience. OBJECTIVE: This study aims to understand the impact of a novel, short, high-fidelity, simulation-based EHR learning activity on the intern data gathering workflow and satisfaction. METHODS: A total of 72 internal medicine interns across the 2018 and 2019 academic years underwent a dedicated EHR training session as part of a week-long boot camp early in their training. We collected data on previous EHR and ICU experience for all subjects. Training consisted of 1 hour of guided review of a high-fidelity, simulated ICU patient chart focusing on best navigation practices for data retrieval. Specifically, the activity focused on using high- and low-yield data visualization screens determined by expert consensus. The intervention group interns then had 20 minutes to review a new simulated patient chart before the group review. EHR screen navigation was captured using screen recording software and compared with data from existing ICU residents performing the same task on the same medical charts (N=62). Learners were surveyed immediately and 6 months after the activity to assess satisfaction and preferred EHR screen use. RESULTS: Participants found the activity useful and enjoyable immediately and after 6 months. Intervention interns used more individual screens than reference residents (18 vs 20; P=.008), but the total number of screens used was the same (35 vs 38; P=.30). Significantly more intervention interns used the 10 most common screens (73% vs 45%; P=.001). Intervention interns used high-yield screens more often and low-yield screens less often than the reference residents, which are persistent on self-report 6 months later. CONCLUSIONS: A short, high-fidelity, simulation-based learning activity focused on provider-specific data gathering was found to be enjoyable and to modify navigation patterns persistently. This suggests that workflow-specific simulation-based EHR training throughout training is of educational benefit to residents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».