Documentation Completeness and Nurses’ Perceptions of a Novel Electronic App for Medical Resuscitation in the Emergency Room: Mixed Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complete documentation of critical care events in the accident and emergency department (AED) is essential. Due to the fast-paced and complex nature of resuscitation cases, missing data is a common issue during emergency situations. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the impact of a tablet-based resuscitation record on documentation completeness during medical resuscitations and nurses' perceptions of the use of the tablet app. METHODS: A mixed methods approach was adopted. To collect quantitative data, randomized retrospective reviews of paper-based resuscitation records before implementation of the tablet (Pre-App Paper; n=176), paper-based resuscitation records after implementation of the tablet (Post-App Paper; n=176), and electronic tablet-based resuscitation records (Post-App Electronic; n=176) using a documentation completeness checklist were conducted. The checklist was validated by 4 experts in the emergency medicine field. The content validity index (CVI) was calculated using the scale CVI (S-CVI). The universal agreement S-CVI was 0.822, and the average S-CVI was 0.939. The checklist consisted of the following 5 domains: basic information, vital signs, procedures, investigations, and medications. To collect qualitative data, nurses' perceptions of the app for electronic resuscitation documentation were obtained using individual interviews. Reporting of the qualitative data was guided by Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Studies (COREQ) to enhance rigor. RESULTS: A significantly higher documentation rate in all 5 domains (ie, basic information, vital signs, procedures, investigations, and medications) was present with Post-App Electronic than with Post-App Paper, but there were no significant differences in the 5 domains between Pre-App Paper and Post-App Paper. The qualitative analysis resulted in main categories of "advantages of tablet-based documentation of resuscitation records," "challenges with tablet-based documentation of resuscitation records," and "areas for improvement of tablet-based resuscitation records." CONCLUSIONS: This study demonstrated that higher documentation completion rates are achieved with electronic tablet-based resuscitation records than with traditional paper records. During the transition period, the nurse documenters faced general problems with resuscitation documentation such as multitasking and unique challenges such as software updates and a need to familiarize themselves with the app's layout. Automation should be considered during future app development to improve documentation and redistribute more time for patient care. Nurses should continue to provide feedback on the app's usability and functionality during app refinement to ensure a successful transition and future development of electronic documentation records.
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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 | 0,075 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».