Impact of an Online Gastrointestinal Symptom History Taker on Physician Documentation and Charting Time: Pragmatic Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A potential benefit of electronic health records (EHRs) is that they could potentially save clinician time and improve documentation by auto-generating the history of present illness (HPI) in partnership with patients prior to the clinic visit. We developed an online patient portal called AEGIS (Automated Evaluation of Gastrointestinal [GI] Symptoms) that systematically collects patient GI symptom information and then transforms the data into a narrative HPI that is available for physicians to review in the EHR prior to seeing the patient. OBJECTIVE: This study aimed to compare whether use of an online GI symptom history taker called AEGIS improves physician-centric outcomes vs usual care. METHODS: We conducted a pragmatic controlled trial among adults aged ≥18 years scheduled for a new patient visit at 4 GI clinics at an academic medical center. Patients who completed AEGIS were matched with controls in the intervention period who did not complete AEGIS as well as controls who underwent usual care in the pre-intervention period. Of note, the pre-intervention control group was formed as it was not subject to contamination bias, unlike for post-intervention controls. We then compared the following outcomes among groups: (1) documentation of alarm symptoms, (2) documentation of family history of GI malignancy, (3) number of follow-up visits in a 6-month period, (4) number of tests ordered in a 6-month period, and (5) charting time (difference between appointment time and time the encounter was closed). Multivariable regression models were used to adjust for potential confounding. RESULTS: Of the 774 patients who were invited to complete AEGIS, 116 (15.0%) finished it prior to their visit. The 116 AEGIS patients were then matched with 343 and 102 controls in the pre- and post-intervention periods, respectively. There were no statistically significant differences among the groups for documentation of alarm symptoms and GI cancer family history, number of follow-up visits and ordered tests, or charting time (all P>.05). CONCLUSIONS: Use of a validated online HPI-generation portal did not improve physician documentation or reduce workload. Given universal adoption of EHRs, further research examining how to optimally leverage patient portals for improving outcomes are needed.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».