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Enregistrement W4289754825 · doi:10.1186/s12912-022-00989-w

Identifying and adapting interventions to reduce documentation burden and improve nurses’ efficiency in using electronic health record systems (The IDEA Study): protocol for a mixed methods study

2022· article· en· W4289754825 sur OpenAlex
Gillian Strudwick, Lianne Jeffs, Jessica Kemp, Lydia Sequeira, Brian Lo, Nelson Shen, Petroiya Paterson, Noelle Coombe, Lily Yang, Kara Ronald, Wei Wang, Sonia Pagliaroli, Tania Tajirian, Sara Ling, Damian Jankowicz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensSinai Health SystemCanada Health InfowayLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoInstitute for Work & HealthCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDocumentationPsychological interventionMedicineNursing researchProtocol (science)Focus groupNursingRelevance (law)Work (physics)Health careElectronic health recordComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although EHR systems have become a critical part of clinical care, nurses are experiencing a growing burden due to documentation requirements, taking time away from other important clinical activities. There is a need to address the inefficiencies and challenges that nurses face when documenting in and using EHRs. The objective of this study is to engage nurses in generating ideas on how organizations can support and optimize nurses' experiences with their EHR systems, thereby improving efficiency and reducing EHR-related burden. This work will ensure the identified solutions are grounded in nurses' perspectives and experiences and will address their specific EHR-related needs. METHODS: This mixed methods study will consist of three phases. Phase 1 will evaluate the accuracy of the EHR system's analytics platform in capturing how nurses utilize the system in real-time for tasks such as documentation, chart review, and medication reconciliation. Phase 2 consists of a retrospective analysis of the nursing-specific analytics platform and focus groups with nurses to understand and contextualize their usage patterns. These focus groups will also be used to identify areas for improvement in the utilization of the EHR. Phase 3 will include focus groups with nurses to generate and adapt potential interventions to address the areas for improvement and assess the perceived relevance, feasibility, and impact of the potential interventions. DISCUSSION: This work will generate insights on addressing nurses' EHR-related burden and burnout. By understanding and contextualizing inefficiencies and current practices, opportunities to improve EHR systems for nursing professional practice will be identified. The study findings will inform the co-design and implementation of interventions that will support adoption and impact. Future work will include the evaluation of the developed interventions, and research on scaling and disseminating the interventions for use in different organizations, EHR systems, and jurisdictions in Canada.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,416 · 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