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Enregistrement W4408735920 · doi:10.2196/69651

Evaluating Nurses’ Perceptions of Documentation in the Electronic Health Record: Multimethod Analysis

2025· article· en· W4408735920 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintDocumentationNursing documentationElectronic health recordNursing researchPsychologyNursingMedicineComputer scienceWorld Wide WebHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nurses are one of the largest user groups of the electronic health record (EHR) system, relying on its tools to support patient care and nursing workflows. Recent studies suggested that the redesign of nursing documentation may reduce the time spent in the EHR system and improve nurse satisfaction. Objective: We aimed to assess nurses' perceptions of the redesigned EHR, evaluate the impact of documentation interventions, and identify future improvement needs. Methods: Guided by the American Nursing Informatics Association's Six Domains of Burden conceptual framework, this multimethod project combined both qualitative and quantitative approaches. Registered nurses across the academic health system were recruited via email invitations to participate in focus group discussions. The focus groups were conducted via a web conference and ranged from 60 to 90 minutes in duration. The focus group discussions were transcribed and analyzed through thematic analysis. The EHR vendor's time data were used to analyze nurses' time spent in documentation. Results: In total, 20 registered nurses participated in the focus group discussions, and 17 nurses completed the demographic survey; 88% (15/17) of participants had ≥3 years of EHR experience at the academic health system, and 53% (9/17) self-reported being competent in the EHR system. The following six themes emerged: positive feedback, usability and workflow opportunities, nuisance, training and education, communication, and time spent in the system. EHR vendor time data revealed that the time spent in flowsheets averaged 31.11% per 12-hour shift. Conclusions: Overall, participants reported a positive experience and that the EHR supported patient care. There are opportunities to further reduce redundancies in documentation and implement programs that support continuous learning about EHR and health technology tools. Specific suggestions include optimizing the oral health assessment tool. Analyzing frontline nursing perspectives in the redesign of EHR workflows is imperative for identifying interventions that support nurses' satisfaction with the EHR.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,529 · 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