Standardizing Corneal Transplantation Records Using openEHR: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Corneal transplantation, also known as keratoplasty, is a widely performed surgical procedure that aims to restore vision in patients with corneal damage. The success of corneal transplantation relies on the accurate and timely management of patient information, which can be enhanced using electronic health records (EHRs). However, conventional EHRs are often fragmented and lack standardization, leading to difficulties in information access and sharing, increased medical errors, and decreased patient safety. In the wake of these problems, there is a growing demand for standardized EHRs that can ensure the accuracy and consistency of patient data across health care organizations. OBJECTIVE: This paper proposes the use of openEHR structures for standardizing corneal transplantation records. The main objective of this research was to improve the quality and interoperability of EHRs in corneal transplantation, making it easier for health care providers to capture, share, and analyze clinical information. METHODS: A series of sequential steps were carried out in this study to implement standardized clinical records using openEHR specifications. These specifications furnish a methodical approach that ascertains the development of high-quality clinical records. In broad terms, the methodology followed encompasses the conduction of meetings with health care professionals and the modeling of archetypes, templates, forms, decision rules, and work plans. RESULTS: This research resulted in a tailored solution that streamlines health care delivery and meets the needs of medical professionals involved in the corneal transplantation process while seamlessly aligning with contemporary clinical practices. The proposed solution culminated in the successful integration within a Portuguese hospital of 3 key components of openEHR specifications: forms, Decision Logic Modules, and Work Plans. A statistical analysis of data collected from May 1, 2022, to March 31, 2023, allowed for the perception of the use of the new technologies within the corneal transplantation workflow. Despite the completion rate being only 63.9% (530/830), which can be explained by external factors such as patient health and availability of donor organs, there was an overall improvement in terms of task control and follow-up of the patients' clinical process. CONCLUSIONS: This study shows that the adoption of openEHR structures represents a significant step forward in the standardization and optimization of corneal transplantation records. It offers a detailed demonstration of how to implement openEHR specifications and highlights the different advantages of standardizing EHRs in the field of corneal transplantation. Furthermore, it serves as a valuable reference for researchers and practitioners who are interested in advancing and improving the exploitation of EHRs in health care.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».