Implementation of a Biopsychosocial History and Physical Exam Template in the Electronic Health Record: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' perspectives and social contexts are critical for prevention of hospital readmissions; however, neither is routinely assessed using the traditional history and physical (H&P) examination nor commonly documented in the electronic health record (EHR). The H&P 360 is a revised H&P template that integrates routine assessment of patient perspectives and goals, mental health, and an expanded social history (behavioral health, social support, living environment and resources, function). Although the H&P 360 has shown promise in increasing psychosocial documentation in focused teaching contexts, its uptake and impact in routine clinical settings are unknown. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the feasibility, acceptability, and impact on care planning of implementing an inpatient H&P 360 template in the EHR for use by fourth-year medical students. METHODS: A mixed methods study design was used. Fourth-year medical students on internal medicine subinternship (subI) services were given a brief training on the H&P 360 and access to EHR-based H&P 360 templates. Students not working in the intensive care unit (ICU) were asked to use the templates at least once per call cycle, whereas use by ICU students was elective. An EHR query was used to identify all H&P 360 and traditional H&P admission notes authored by non-ICU students at University of Chicago (UC) Medicine. Of these notes, all H&P 360 notes and a sample of traditional H&P notes were reviewed by two researchers for the presence of H&P 360 domains and impact on patient care. A postcourse survey was administered to query all students for their perspectives on the H&P 360. RESULTS: Of the 13 non-ICU subIs at UC Medicine, 6 (46%) used the H&P 360 templates at least once, which accounted for 14%-92% of their authored admission notes (median 56%). Content analysis was performed with 45 H&P 360 notes and 54 traditional H&P notes. Psychosocial documentation across all H&P 360 domains (patient perspectives and goals, mental health, expanded social history elements) was more common in H&P 360 compared with traditional notes. Related to impact on patient care, H&P 360 notes more commonly identified needs (20% H&P 360; 9% H&P) and described interdisciplinary coordination (78% H&P 360; 41% H&P). Of the 11 subIs completing surveys, the vast majority (n=10, 91%) felt the H&P 360 helped them understand patient goals and improved the patient-provider relationship. Most students (n=8, 73%) felt the H&P 360 took an appropriate amount of time. CONCLUSIONS: Students who applied the H&P 360 using templated notes in the EHR found it feasible and helpful. These students wrote notes reflecting enhanced assessment of goals and perspectives for patient-engaged care and contextual factors important to preventing rehospitalization. Reasons some students did not use the templated H&P 360 should be examined in future studies. Uptake may be enhanced through earlier and repeated exposure and greater engagement by residents and attendings. Larger-scale implementation studies can help further elucidate the complexities of implementing nonbiomedical information within EHRs.
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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 | 0,040 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».