Electronic Health Record Use Patterns Among Well-Being Survey Responders and Nonresponders: Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physician surveys provide indispensable insights into physician experience, but the question of whether responders are representative can limit confidence in conclusions. Ubiquitously collected electronic health record (EHR) use data may improve understanding of the experiences of survey nonresponders in relation to responders, providing clues regarding their well-being. Objective: The aim of the study was to identify EHR use measures corresponding with physician survey responses and examine methods to estimate population-level survey results among physicians. Methods: This longitudinal observational study was conducted from 2019 through 2020 among academic and community primary care physicians. We quantified EHR use using vendor-derived and investigator-derived measures, quantified burnout symptoms using emotional exhaustion and interpersonal disengagement subscales of the Stanford Professional Fulfillment Index, and used an ensemble of response propensity-weighted penalized linear regressions to develop a burnout symptom prediction model. Results: Among 697 surveys from 477 physicians with a response rate of 80.5% (697/866), always responders were similar to nonresponders in gender (204/340, 60% vs 38/66, 58% women; P=.78) and age (median 50, IQR 40-60 years vs median 50, IQR 37.5-57.5 years; P=.88) but with higher clinical workload (median 121.5, IQR 58.5-184 vs median 34.5, IQR 0-115 appointments; P<.001), efficiency (median 5.2, IQR 4.0-6.2 vs median 4.3, IQR 0-5.6; P<.001), and proficiency (median 7.0, IQR 5.4-8.5 vs median 3.1, IQR 0-6.3; P<.001). Survey response status prediction showed an out-of-sample area under the receiver operating characteristics curve of 0.88 (95% CI 0.77-0.91). Burnout symptom prediction showed an out-of-sample area under the receiver operating characteristics curve of 0.63 (95% CI 0.57-0.70). The predicted burnout prevalence among nonresponders was 52%, higher than the observed prevalence of 28% among responders, resulting in an estimated population burnout prevalence of 31%. Conclusions: EHR use measures showed limited utility for predicting burnout symptoms but allowed discrimination between responders and nonresponders. These measures may enable qualitative interpretations of the effects of nonresponders and may inform survey response maximization efforts.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».