Patterns and Perceptions of Standard Order Set Use Among Physicians Working Within a Multihospital System: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic standard order sets automate the ordering of specific treatment, testing, and investigative protocols by physicians. These tools may help reduce unwarranted clinical variation and improve health care efficiency. Despite their routine implementation within electronic medical records (EMRs), little is understood about how they are used and what factors influence their adoption in practice. OBJECTIVE: This study aims to (1) describe the patterns of use of standard order sets implemented in a widely used EMR (PowerPlans and Cerner Millennium) within a multihospital digital health care system; (2) explore the experiences and perceptions of implementers and users regarding the factors contributing to the use of these standard order sets; and (3) map these findings to the Capability, Opportunity, and Motivation Behavior (COM-B) model of behavior change to assist those planning to develop, improve, implement, and iterate the use of standard order sets in hospital settings. METHODS: Quantitative data on standard order set usage were captured from 5 hospitals over 5-month intervals for 3 years (2019, 2020, and 2021). Qualitative data, comprising unstructured and semistructured interviews (n=15), were collected and analyzed using a reflexive thematic approach. Interview themes were then mapped to a theory-informed model of behavior change (COM-B) to identify determinants of standard order set usage in routine clinical practice. The COM-B model is an evidence-based, multicomponent framework that posits that human actions result from multiple contextual influences, which can be categorized across 3 dimensions: capability, opportunity, and motivation, all of which intersect. RESULTS: The total count of standard order set usage across the health system during the 2019 observation period was 267,253, increasing to 293,950 in 2020 and 335,066 in 2021. There was a notable shift toward using specialty order sets that received upgrades during the study period. Four emergent themes related to order set use were derived from clinician interviews: (1) Knowledge and Skills; (2) Perceptions; (3) Technical Dependencies; and (4) Unintended Consequences, all of which were mapped to the COM-B model. Findings indicate a user preference for customized order sets that respond to local context and user experience. CONCLUSIONS: The study findings suggest that ongoing investment in the development and functionality of specialty order sets has the potential to enhance usage as these sets continue to be customized in response to local context and user experience. Sustained and continuous uptake of appropriate Computerized Provider Order Entry use may require implementation strategies that address the capability, opportunity, and motivational influencers of behavior.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».