The Impact of Collaborative Documentation on Person-Centered Care: Textual Analysis of Clinical Notes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Collaborative documentation (CD) is a behavioral health practice involving shared writing of clinic visit notes by providers and consumers. Despite widespread dissemination of CD, research on its effectiveness or impact on person-centered care (PCC) has been limited. Principles of PCC planning, a recovery-based approach to service planning that operationalizes PCC, can inform the measurement of person-centeredness within clinical documentation. Objective: This study aims to use the clinical informatics approach of natural language processing (NLP) to examine the impact of CD on person-centeredness in clinic visit notes. Using a dictionary-based approach, this study conducts a textual analysis of clinic notes from a community mental health center before and after staff were trained in CD. Methods: This study used visit notes (n=1981) from 10 providers in a community mental health center 6 months before and after training in CD. LIWC-22 was used to assess all notes using the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) dictionary, which categorizes over 5000 linguistic and psychological words. Twelve LIWC categories were selected and mapped onto PCC planning principles through the consensus of 3 domain experts. The LIWC-22 contextualizer was used to extract sentence fragments from notes corresponding to LIWC categories. Then, fixed-effects modeling was used to identify differences in notes before and after CD training while accounting for nesting within the provider. Results: Sentence fragments identified by the contextualizing process illustrated how visit notes demonstrated PCC. The fixed effects analysis found a significant positive shift toward person-centeredness; this was observed in 6 of the selected LIWC categories post CD. Specifically, there was a notable increase in words associated with achievement (β=.774, P<.001), power (β=.831, P<.001), money (β=.204, P<.001), physical health (β=.427, P=.03), while leisure words decreased (β=-.166, P=.002). Conclusions: By using a dictionary-based approach, the study identified how CD might influence the integration of PCC principles within clinical notes. Although the results were mixed, the findings highlight the potential effectiveness of CD in enhancing person-centeredness in clinic notes. By leveraging NLP techniques, this research illuminated the value of narrative clinical notes in assessing the quality of care in behavioral health contexts. These findings underscore the promise of NLP for quality assurance in health care settings and emphasize the need for refining algorithms to more accurately measure PCC.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».