Assessing the Impact on Electronic Health Record Burden After Five Years of Physician Engagement in a Canadian Mental Health Organization: Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The burden caused by the use of electronic health record (EHR) systems continues to be an important issue for health care organizations, especially given human resource shortages in health care systems globally. As physicians report spending 2 hours documenting for every hour of patient care, there has been strong interest from many organizations to understand and address the root causes of physician burnout due to EHR burden. Objective: This study focuses on evaluating physician burnout related to EHR usage and the impact of a physician engagement strategy at a Canadian mental health organization 5 years after implementation. Methods: A cross-sectional survey was conducted to assess the perceived impact of the physician engagement strategy on burnout associated with EHR use. Physicians were invited to participate in a web-based survey that included the Mini-Z Burnout questionnaire, along with questions about their perceptions of the EHR and the effectiveness of the initiatives within the physician engagement strategy. Descriptive statistics were applied to analyze the quantitative data, while thematic analysis was used for the qualitative data. Results: Of the 254 physicians invited, 128 completed the survey, resulting in a 50% response rate. Among the respondents, 26% (33/128) met the criteria for burnout according to the Mini-Z questionnaire, with 61% (20/33) of these attributing their burnout to EHR use. About 52% of participants indicated that the EHR improves communication (67/128) and 38% agreed that the EHR enables high-quality care (49/128). Regarding the physician engagement strategy initiatives, 39% (50/128) agreed that communication through the strategy is efficient, and 75% (96/128) felt more proficient in using the EHR. However, additional areas for improvement within the EHR were identified, including (1) medication reconciliation and prescription processes; (2) chart navigation and information retrieval; (3) longitudinal medication history; and (4) technology infrastructure challenges. Conclusions: This study highlights the potential impact of EHRs on physician burnout and the effectiveness of a unique physician engagement strategy in fostering positive perceptions and improving EHR usability among physicians. By evaluating this initiative in a real-world setting, the study contributes to the broader literature on strategies aimed at enhancing physician experience following large-scale EHR implementation. However, the findings indicate a continued need for system-level improvements to maximize the value and usage of EHRs. The physician engagement strategy demonstrates the potential to enhance physicians' EHR experience. Future efforts should prioritize system-level advancements to increase the EHR's impact on quality of care and develop standardized approaches for engaging physicians on a broader Canadian scale.
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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».