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Enregistrement W4399324449 · doi:10.7759/cureus.61675

Effect of Departmental and Physician-Selected Interventions on Point-of-Care Ultrasound Documentation Completion

2024· article· en· W4399324449 sur OpenAlexaboutno aff
Marc I Blatt, Jordan Rupp, Matthew Lipton, Tyler W. Barrett, Jeremy S. Boyd, Michael J. Ward

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationPoint of care ultrasoundPsychological interventionPoint (geometry)MedicineCompletion (oil and gas wells)Medical physicsMedical emergencyNursingRadiologyComputer scienceUltrasoundEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Point-of-care ultrasound (POCUS) has been disruptive to many experienced emergency physicians as it requires competence in a new physical skill, real-time image interpretation, and navigation of novel software for submission to the electronic health record (EHR). Incomplete documentation of a performed POCUS study used for clinical decision-making represents a potential medicolegal liability, may expose the patient to repetitive or potentially unnecessary imaging, and is a missed opportunity for reimbursement. Identifying effective facilitators of ED POCUS documentation completion requires additional investigation. Methods In the first part of this mixed-methods study, eligible attending physicians were stratified into levels of use ("high"/"low"/"never") based on recent POCUS documentation performance. Semi-structured interviews were conducted with high and low utilizers to explore their perceptions of the POCUS submission workflow and their receptivity to various proposed interventions. Qualitative data were analyzed using a thematic analysis that explored perceived usefulness and usability. The second part of the study consisted of two intervention phases. First, physicians achieving minimum POCUS documentation numbers were rewarded with additional shift scheduling flexibility. In the second phase, the intervention that garnered the most interview support, daily documentation reminder emails, was implemented. The primary outcome was the individual POCUS documentation rates calculated as all studies submitted divided by all studies performed (submitted plus unsubmitted) per month. Provider-level monthly data was aggregated into a departmental rate. Results Interviews were conducted with 12 physicians, six from the highest and six from the lowest documentation quartiles. Both groups supported the same two proposed interventions: reminder emails ranked first, then monetary rewards ranked second. High utilizers emphasized the clinical utility of POCUS, whereas low utilizers expressed concerns over "double billing" and exposure to medicolegal liability with uncertain scan interpretations. For low utilizers, a documentation decision could be dependent on the performing resident physician's displayed confidence. Both groups voiced frustration with the need to use a separate program, Qpath (Telexy Healthcare, Inc, Maple Ridge, British Columbia, Canada), for POCUS documentation. During intervention phase one, the aggregate departmental documentation rate increased from 44.6% to 60.1% with the introduction of the schedule request incentive. This improvement was seen across all documentation quartiles. The departmental rate remained stable and did not improve further following the addition of the daily documentation reminder emails in intervention phase two. When reminder emails ceased yet the day-off request incentive continued, the departmental rate did not drop. Conclusions The implementation of a non-financial shift scheduling incentive correlated with the largest increase in departmental POCUS documentation rate. Interviewees incorrectly predicted that email reminders would be the most influential intervention highlighting a mismatch between physician perception and effective drivers of behavior change. Further investigation may focus on determining the size and longevity of the isolated impact of a schedule request incentive, as one might expect diminishing marginal utility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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