Indicators of missing Electronic Medical Record (EMR) discharge summaries: A retrospective study on data from a large Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Healthcare systems worldwide have adopted the electronic medical record (EMR). EMRs are an efficient method of interprofessional communication, and can improve data availability for secondary research purposes. The discharge summary (DS) is a crucial document for both interprofessional communication, and coding of data for research purposes. We aimed to assess the completeness of our EMRs by assessing the presence of a DS in the EMR. Additionally, we evaluated the presence of indicators for a missing DS. Method: A retrospective chart review was conducted on 3,011 inpatient charts from 3 hospitals in Calgary, Alberta Canada. 893 charts were missing an electronic DS. A 10% sample was drawn to assess for presence of a paper DS. A list of variables was compiled to assess for association between patient and hospital characteristics, patient comorbidities, and the absence of an electronic DS. A Chi-square test, Fisher’s test and logistic regression were conducted to assess for associations. Results: The univariate analyses showed that age, being a surgical patient, a Charlson Comorbidity Index (CCI) of </1, as well as patients with myocardial infarctions, congestive heart failure, cerebrovascular disease, dementia, chronic pulmonary disease, diabetes, and renal disease were associated with a missing DS. The multivariate logistic regression showed that those that were middle aged, surgical patients, or with fewer comorbidities were more likely to have a missing DS. Within the 10% sample, approximately 50% of all patients were from a surgical department, all of which were missing both electronic and paper discharge summaries. Conclusion: Our study is the first to describe indicators associated with missing electronic discharge summaries. There is a modern day propensity for adoption of the EMR across healthcare systems worldwide. The EMR, especially the DS, is used for the improvement of interprofessional communication, patient outcomes, and data quality. Therefore, the implications of an incomplete EMR are widespread. Our findings will caution future researchers using EMR data about the potential for incomplete data, particularly for patients who are surgical, middle aged, and have fewer comorbidities. Additionally, our study highlights the need for further investigation into the lack of discharge summaries in surgical units.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».