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Enregistrement W4408717501 · doi:10.2196/63902

Exploring Physicians’ Dual Perspectives on the Transition From Free Text to Structured and Standardized Documentation Practices: Interview and Participant Observational Study

2025· article· en· W4408717501 sur OpenAlexvenueno aff
Olga Golburean, Rune Pedersen, Line Melby, Arild Faxvaag

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationThematic analysisReflexivityMedicineHealth careMedical educationQualitative researchNursingKnowledge managementPsychologyComputer sciencePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical documentation plays a crucial role in providing and coordinating care. Despite the widespread adoption of electronic health record (EHR) systems, many end users still document clinical data in a manner similar to traditional paper-based records. To fully leverage the benefits of EHR systems, it is necessary to adopt new documentation approaches that facilitate easy access to information at the point of care and seamless exchange of information across health care facilities. OBJECTIVE: We aimed to evaluate how the transition from an older EHR system to a cross-institutional EHR system impacts physicians' documentation practices and gain a deeper understanding of the factors influencing their choice between free text and structured and standardized documentation methods. METHODS: A qualitative study was conducted between September 2023 and January 2024. It involved participant observations and individual semistructured interviews with physicians at a university hospital in Norway. Data were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: The analysis revealed 3 main themes. First, physicians encountered challenges during the implementation phase of the new EHR system due to its complexity and their unfamiliarity with its use. However, with time, physicians gradually adopted new documentation processes. This integration or adoption primarily occurred by learning through practical experience and collaborative knowledge exchange with their peers. Second, although the implementation of the new EHR system had increased structured and standardized clinical documentation, free text remained the preferred method, with some exceptions. In addition, the fact that many physicians still relied on free-text documentation created a sense of distrust among them toward some of the standardized clinical data. Finally, the informants had mixed perceptions of Systematized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms. Some viewed it as a more nuanced terminology system, while others found it more complex. Most informants found using templates for routine procedures beneficial as it saved time in the documentation process and ensured that all necessary parameters and documentation requirements were met. CONCLUSIONS: The study findings revealed that physicians' acceptance of new documentation processes is influenced by various social and technological factors. These factors include previous documentation experiences, perceived benefits, familiarity with the EHR system, time constraints, and user-friendliness of the system. While physicians generally have a positive attitude toward using templates for routine procedures, they often create their own templates, and data within these templates are documented in a free-text format. To address this, health care organizations should consider implementing common standardized or semistandardized templates to reduce disparities in documentation, enhance data recording, and ensure adherence to guidelines. Furthermore, to facilitate the transition to the new documentation processes, we recommend providing physicians with customized training programs and platforms for tacit knowledge exchange.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,611
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,015 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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