Optimizing use of an electronic medical record system for quality improvement initiatives in hemodialysis: Review of a single center experience
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The complexity of managing patients with end-stage kidney disease on hemodialysis underscores the importance of implementing quality improvement (QI) initiatives to enhance patient safety and prioritize patient-centered care. To address this, we established a QI committee at our tertiary academic center focusing on evidence-based practices, patient-centered approaches, and cost efficiency. To facilitate the seamless implementation of QI initiatives, we leveraged the capabilities of our electronic medical record (EMR) system. METHODS: This review details effective strategies for optimizing use of an EMR system to successfully implement QI efforts. Drawing from our experience, we provide detailed descriptions and practical insights that can be applied to other EMRs. FINDINGS: The creation of a secure and accessible dashboard, offering real-time data on quality metrics, stands out as the most notable feature. This dashboard operates through an algorithm that merges data from both our dialysis and hospital EMR systems. Its primary objectives are to streamline the identification of high-priority patients, enhance team communication, and facilitate tracking of quality indicators. Additionally, we integrated clinical pathways, checklists, and standardized protocols into the renal EMR to ensure smooth implementation of QI interventions. Notable examples of these interventions include an incremental hemodialysis protocol, a new hemodialysis start checklist, vaccination care plans, and personalized kidney transplant workups. Programmed electronic automatic reminders have proven invaluable in ensuring timely follow-ups of assigned tasks. The EMR has also contributed to medication optimization and deprescribing by generating patient lists based on specific medication classes. Finally, the EMR's capability to swiftly generate lists of patients with specific features has significantly facilitated targeted QI interventions. CONCLUSIONS: Leveraging the capabilities of an EMR system can be crucial for enhancing care of hemodialysis patients and implementing effective QI initiatives.
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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 | 0,065 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».