Asthma Electronic Medical Records in Primary Care: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background. Quality management, evaluation, and surveillance of asthma may be enhanced by access to and utilization of an asthma electronic medical record (EMR) in primary care. Purpose. To describe the current status, support tools, and utility of asthma EMRs in primary care. Methods. An integrative review of the literature published between 1996 and 2008 was completed using Ovid MEDLINE, EMBASE, and CINAHL databases. Key search terms included asthma, medical records, computerized, primary health care, primary care, family physician, family practice, chronic disease, COPD, neoplasm, diabetes mellitus, and cardiovascular disease. Articles related to concepts, systems in development, and sources such as acute care and pharmacy EMRs were excluded. Each article was reviewed by two reviewers. Results. Of 309 articles identified, 76 met the inclusion criteria. Twenty-two percent were specific to asthma, 78% pertained to other chronic diseases and/or the overall status of an EMR in primary care. The literature varied in methodology, topics of discussion and value of data. Articles describing an asthma EMR most often reported on decision support tools (n = 3) and/or utility (n = 14), specifically the ability to predict mortality and assess severity and timeliness of diagnosis. A primary care EMR containing a validated asthma minimum data set was not found. Three themes emerged from the review: status (description of users, functionalities and adoption issues), tools (decision support tools to enhance knowledge uptake), and utility (data quality, extraction and outcomes). Conclusions. There is a paucity of asthma elements in EMRs in primary care, with the exception of discussion of decision support tools and utility. Integration of a more robust asthma EMR in primary care, including a minimum data set, standardized terminology, and validated indicators, may further enhance care and enable outcomes monitoring.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».