EHR “SWAT” teams: a physician engagement initiative to improve Electronic Health Record (EHR) experiences and mitigate possible causes of EHR-related burnout
Notice bibliographique
Résumé
This case report describes an initiative implemented to improve physicians' experience with Electronic Health Records (EHRs), and is one of several strategies within our organization developed to reduce physician burnout attributed to the EHR. The EHR SWAT Team-a 10-member team-with interdisciplinary representation from clinical informatics, pharmacy informatics, health information management, clinical applications, and project management, is a direct feedback channel for all physicians to express their EHR challenges and have their requests reviewed, prioritized, and fixed in a timely manner. Through in-person divisional meetings, we gathered 118 requests, 36.4% of which were related to re-education and 17% of which were quick fixes. Popular requests included keyword search functionality, minimizing freezing, auto-faxing and auto-save. Our brief evaluation of 46 physicians demonstrated that physicians were satisfied with the initiative, with 61.3% physicians reporting that it increased their proficiency in using EHR functionalities. Lessons learned from this initiative include the importance of buy-in from Information Technology (IT) and physician leadership, extensive physician engagement, and leveraging project management techniques for coordination. Next steps include measuring the impact of this SWAT initiative on EHR-related burnout through a post-intervention organizational wide survey and objective back-end usage logs.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».