Strategies and Tools for electronic health records and physician workflow alignment: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The rapid adoption of electronic health records (EHR) across the globe by the healthcare industry is an indication of the rising digitalization of healthcare functions. Despite the potential benefits of EHR, achieving a fit between physician workflow and EHR has posed a major challenge, with negative effects on physician wellbeing and patient outcomes. To this effect, organizations have attempted to align the EHR with physician workflow in various ways. It is important to understand the strategies and tools that have been employed and, where possible, the outcome of these engagements as a fundamental insight to resolving this issue. Methodology The study will employ a methodological framework developed by Arksey and O’Malley to strategically identify articles that use any type of concept for the alignment of physician workflow and EHR from Embase (OVID), MEDLINE (OVID), PubMed, CINAHL, and Scopus databases. It will follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) checklist to report findings. The articles will be extracted into the Covidence software, screened, and relevant data will be extracted from the selected articles. A qualitative thematic approach will be used to analyze the data. No ethical approval was sought because the data were collected from sources in the public domain. Result The scoping review is scheduled to be completed by April 2024. The results will be presented in tabular and narrative form and published in a reputable journal and through conference presentations. Conclusion The outcome of the review aims to provide a systematic toolkit of activities and strategies and, where possible, the corresponding effectiveness that organizations can use to optimize EHR-to-physician workflow alignment. The outcome would also help make appropriate recommendations for alignment. Subsequently, it can improve patient outcomes such as the reduction of medication errors and improvement of patient-centered, improve physician well-being and reduce burnout.
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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 | 0,167 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,011 |
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 ».