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Enregistrement W4320926978 · doi:10.2196/41223

Novel Note Templates to Enhance Signal and Reduce Noise in Medical Documentation: Prospective Improvement Study

2023· article· en· W4320926978 sur OpenAlexvenueno aff
Jonah Feldman, Adam Goodman, Katherine Hochman, Eesha Chakravartty, Jonathan Austrian, Eduardo Iturrate, Brian P. Bosworth, Archana Saxena, M. Abi Moussa, Dina Chenouda, Frank Volpicelli, Nicole Adler, Joseph Weisstuch, Paul Testa

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationUsabilityWorkflowComputer scienceQuality managementEnd userMedicineWorld Wide WebDatabaseOperations managementHuman–computer interactionEngineeringManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The introduction of electronic workflows has allowed for the flow of raw uncontextualized clinical data into medical documentation. As a result, many electronic notes have become replete of "noise" and deplete clinically significant "signals." There is an urgent need to develop and implement innovative approaches in electronic clinical documentation that improve note quality and reduce unnecessary bloating. OBJECTIVE: This study aims to describe the development and impact of a novel set of templates designed to change the flow of information in medical documentation. METHODS: This is a multihospital nonrandomized prospective improvement study conducted on the inpatient general internal medicine service across 3 hospital campuses at the New York University Langone Health System. A group of physician leaders representing each campus met biweekly for 6 months. The output of these meetings included (1) a conceptualization of the note bloat problem as a dysfunction in information flow, (2) a set of guiding principles for organizational documentation improvement, (3) the design and build of novel electronic templates that reduced the flow of extraneous information into provider notes by providing link outs to best practice data visualizations, and (4) a documentation improvement curriculum for inpatient medicine providers. Prior to go-live, pragmatic usability testing was performed with the new progress note template, and the overall user experience was measured using the System Usability Scale (SUS). Primary outcome measures after go-live include template utilization rate and note length in characters. RESULTS: In usability testing among 22 medicine providers, the new progress note template averaged a usability score of 90.6 out of 100 on the SUS. A total of 77% (17/22) of providers strongly agreed that the new template was easy to use, and 64% (14/22) strongly agreed that they would like to use the template frequently. In the 3 months after template implementation, general internal medicine providers wrote 67% (51,431/76,647) of all inpatient notes with the new templates. During this period, the organization saw a 46% (2768/6191), 47% (3505/7819), and 32% (3427/11,226) reduction in note length for general medicine progress notes, consults, and history and physical notes, respectively, when compared to a baseline measurement period prior to interventions. CONCLUSIONS: A bundled intervention that included the deployment of novel templates for inpatient general medicine providers significantly reduced average note length on the clinical service. Templates designed to reduce the flow of extraneous information into provider notes performed well during usability testing, and these templates were rapidly adopted across all hospital campuses. Further research is needed to assess the impact of novel templates on note quality, provider efficiency, and patient outcomes.

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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,488 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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