Methods of Piloting an Abstraction Tool to Describe Family Engagement in the Hospital Setting: Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Family engagement in hospitals is crucial for improving outcomes and ensuring holistic, patient-centered care. However, there is limited understanding of how providers document family engagement in electronic medical records (EMR) and how factors such as race and health disparities influence engagement practices. The absence of standardized EMR templates complicates tracking engagement and assessing its impact on patient outcomes. Retrospective chart review (RCR) is an effective method for investigating clinical practice and how family engagement is documented, using both structured and unstructured data from patient records. Despite its potential, gaps remain in the literature regarding distinctions between the prepilot and pilot phases in RCR studies. Objective: This article describes the prepiloting and piloting stages in the development of an abstraction tool for an RCR study, highlighting how these phases refined the tool for extracting family engagement data from the EMRs. Methods: A cohort of 2032 medical records was selected using the Research Patient Database Registry and EMRs. Initially, a draft tool was tested during the prepilot phase to assess its stability. To optimize diversity, the sample was then stratified by race. The modified tool was subsequently piloted on a subset of the sample. Results: The prepilot phase tested the tool on 9 records. In the pilot phase, the tool was applied to 39 records, representing approximately 10% of the sample. After the prepiloting and piloting phases, 293 of the 405 patient records were deemed eligible for inclusion. More than three-quarters of patients had documentation of presence and communication; whereas, only about one-third had documentation of shared decision-making involving families. Conclusions: The prepilot phase helped standardize the abstraction tool, align it with the EMRs, and address potential biases. The pilot phase provided insights into data availability and highlighted areas for refinement before finalizing the tool for the remaining records. Together, these phases ensured the tool's effectiveness for use in large-scale RCR studies.
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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 | 0,179 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».