Evaluating the use of clinical decision aids in an Australian emergency department: A cross‐sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify healthcare professionals' knowledge, self-reported use, and documentation of clinical decision aids (CDAs) in a large ED in Australia, to identify behavioural determinants influencing the use of CDAs, and healthcare professionals preferences for integrating CDAs into the electronic medical record (EMR) system. METHODS: Healthcare professionals (doctors, nurses and physiotherapists) working in the ED at the Gold Coast Hospital, Queensland were invited to complete an online survey. Quantitative data were analysed using descriptive statistics, and where appropriate, mapped to the theoretical domains framework to identify potential barriers to the use of CDAs. Qualitative data were analysed using content analysis. RESULTS: Seventy-four healthcare professionals (34 medical officers, 31 nurses and nine physiotherapists) completed the survey. Healthcare professionals' knowledge and self-reported use of 21 validated CDAs was low but differed considerably across CDAs. Only 4 out of 21 CDAs were reported to be used 'sometimes' or 'always' by the majority of respondents (Ottawa Ankle Rule for ankle injury, Wells' criteria for pulmonary embolism, Wells' criteria for deep vein thrombosis and PERC rule for pulmonary embolism). Most respondents wanted to increase their use of valid and reliable CDAs and supported the integration of CDAs into the EMR to facilitate their use and support documentation. Potential barriers impacting the use of CDAs represented three theoretical domains of knowledge, social/professional role and identity, and social influences. CONCLUSIONS: CDAs are used variably by healthcare professionals and are inconsistently applied in the clinical encounter. Preferences of healthcare professionals need to be considered to allow the successful integration of CDAs into the EMR.
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 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 | 0,028 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».