The Priorities of End Users of Emergency Department Electronic Health Records: Modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The needs of the emergency department (ED) pose unique challenges to modern electronic health record (EHR) systems. A diverse case load of high-acuity, high-complexity presentations, and ambulatory patients, all requiring multiple transitions of care, creates a rich environment through which to critically examine EHRs. OBJECTIVE: This investigation aims to capture and analyze the perspective of end users of EHR about the strengths, limitations, and future priorities for EHR in the setting of the ED. METHODS: In the first phase of this investigation, a literature search was conducted to identify 5 key usage categories of ED EHRs. Using key usage categories in the first phase, a modified Delphi study was conducted with a group of 12 panelists with expertise in both emergency medicine and health informatics. Across 3 rounds of surveys, panelists generated and refined a list of strengths, limitations, and key priorities. RESULTS: The findings from this investigation highlighted the preference of panelists for features maximizing functionality of basic clinical features relative to features of disruptive innovation. CONCLUSIONS: By capturing the perspectives of end users in the ED, this investigation highlights areas for the improvement or development of future EHRs in acute care settings.
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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 | 0,047 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».