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Enregistrement W4205641889 · doi:10.2196/35199

The Effects of Introducing a Mobile App–Based Procedural Logbook on Trainee Compliance to a Central Venous Catheter Insertion Accreditation Program: Before-and-After Study

2022· article· en· W4205641889 sur OpenAlexvenueno aff
Robert Tamblyn, Jorge Brieva, M E Cain, F. Eduardo Martinez

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogbookAccreditationMedicineCentral venous catheterMedical emergencyMedical recordEmergency medicineDatabaseCatheterComputer scienceSurgeryMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To reduce complications associated with central venous catheter (CVC) insertions, local accreditation programs using a supervised procedural logbook are essential. To increase compliance with such a logbook, a mobile app could provide the ideal platform for training doctors in an adult intensive care unit (ICU). OBJECTIVE: The aim of this paper was to compare trainee compliance with the completion of a logbook as part of a CVC insertion accreditation program, before and after the introduction of an app-based logbook. METHODS: This is a retrospective observational study of logbook data, before and after the introduction of a purpose-built, app-based, electronic logbook to complement an existing paper-based logbook. Carried out over a 2-year period in the adult ICU of the John Hunter Hospital, Newcastle, NSW, Australia, the participants were ICU trainee medical officers completing a CVC insertion accreditation program. The primary outcome was the proportion of all CVC insertions documented in the patients' electronic medical records appearing as logbook entries. To assess logbook entry quality, we measured and compared the proportion of logbook entries that were approved by a supervisor and contained a supervisor's signature for the before and after periods. We also analyzed trainee participation before and after the intervention by comparing the total number of active logbook users, and the proportion of first-time users who logged 3 or more CVC insertions. RESULTS: Of the 2987 CVC insertions documented in the electronic medical records between April 7, 2019, and April 6, 2021, 2161 (72%) were included and separated into cohorts before and after the app's introduction. Following the introduction of the app-based logbook, the percentage of CVC insertions appearing as logbook entries increased from 3.6% (38/1059) to 20.5% (226/1102; P<.001). There was no difference in the proportion of supervisor-approved entries containing a supervisor's signature before and after the introduction of the app, with 76.3% (29/38) and 83.2% (188/226), respectively (P=.31). After the introduction of the app, there was an increase in the percentage of active logbook users from 15.3% (13/85) to 62.8% (54/86; P<.001). Adherence to one's logbook was similar in both groups with 60% (6/10) of first-time users in the before group and 79.5% (31/39) in the after group going on to log at least 3 or more CVCs during their time working in ICU. CONCLUSIONS: The addition of an electronic app-based logbook to a preexisting paper-based logbook was associated with a higher rate of logbook compliance in trainee doctors undertaking an accreditation program for CVC insertion in an adult ICU. There was a large increase in logbook use observed without a reduction in the quality of logbook entries. The overall trainee participation also improved with an observed increase in active logbook users and no reduction in the average number of entries per user following the introduction of the app. Further studies on app-based logbooks for ICU procedural accreditation programs are warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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