Effects of medical scribes on patients, physicians, and safety: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
A scoping review was conducted to investigate the effects of medical scribes on physician and patient satisfaction, physician burnout, the educational experience of medical students and residents, risk, and safety. The databases PubMed, EMBASE, and CINAHL were searched for the years 2000-2020. Relevant studies were analyzed qualitatively. Literature analysis found that medical scribes increase physician satisfaction and decrease physician burnout, while having minimal impact on patient satisfaction. Patient impressions of scribes tend to be neutral to positive. The effects of scribes on medical student and resident education appear positive in preliminary results. Scribe-generated notes seem to be of equal or greater quality compared to physician-generated notes, though few studies have examined this issue. The impact of scribes on risk and safety has not been fully studied. Few studies of medical scribes have been conducted in Canada, and only one has been published in a peer-reviewed journal. Medical scribes are a promising solution to the growing challenge of physician documentation-related burden fueled by electronic health records and electronic medical records. Studies on the impact of scribes in countries other than the United States are needed. Administrative hurdles to the implementation of scribes in Canadian hospitals could be a barrier to pilot studies in Canada.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 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 ».