Intra- and inter-rater reliability of an electronic health record audit used in a chiropractic teaching clinic system: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a dearth of information about health education clinical file audits in the context of completeness of records and demonstrating program-wide competency achievement. We report on the reliability of an audit instrument used for electronic health record (EHR) audits in the clinics of a chiropractic college in Canada. METHODS: The instrument is a checklist built within an electronic software application designed to pull data automatically from the EHR. It consists of a combination of 61 objective (n = 20) and subjective (n = 41) elements, representing domains of standards of practice, accreditation and in-house educational standards. Trained auditors provide responses to the elements and the software yields scores indicating the quality of clinical record per file. A convenience sample of 24 files, drawn randomly from the roster of 22 clinicians, were divided into three groups of eight to be completed by one of three auditors in the span of 1 week, at the end of which they were transferred to another auditor. There were four audit cycles; audits from cycles 1 and 4 were used to assess intra-rater (test-retest) reliability and audits from cycles 1, 2 and 3 were used to assess inter-rater reliability. Percent agreement (PA) and Kappa statistics (K) were used as outcomes. Scatter plots and intraclass correlation (ICC) coefficients were used to assess standards of practice, accreditation, and overall audit scores. RESULTS: Across all 3 auditors test-retest reliability for objective items was PA 89% and K 0.75, and for subjective items PA 82% and K 0.63. In contrast, inter-rater reliability was moderate at PA 82% and K 0.59, and PA 70% and K 0.44 for objective and subjective items, respectively. Element analysis indicated a wide range of PA and K values inter-rater reliability of many elements being rated as poor. ICC coefficient calculations indicated moderate reliability for the domains of standards of practice, accreditation, and overall file scores. CONCLUSION: The file audit process has substantial test-retest reliability and moderate inter-rater reliability. Recommendations are made to improve reliability outcomes. These include modifying the audit checklist with a view of improving clarity of elements, and enhancing uniformity of auditor responses by increased training aided by preparation of an audit guidebook.
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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 | 0,033 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».