Electronic Health (eHealth) and Artificial Intelligence-based Tools to Optimize In-hospital Patient Flow: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Congested hospitals are increasingly common. Electronic health (eHealth) and artificial intelligence (AI)-based tools may improve in-hospital patient flow, however their implementation into practice varies. This study aims to identify and synthesize evidence on implementing eHealth and AI-based tools to manage in-hospital patient flow. METHODS: Structured language and keywords related to patient flow and eHealth or AI-based tools were searched in five databases. Studies were eligible if they reported barriers or facilitators (determinants) to implementing eHealth and/or AI-based tools, and/or key metrics for patient flow. Study characteristics, tool characteristics, study population, setting, and outcome measures were abstracted. Information related to determinants of implementation were categorized using the Theoretical Domains Framework and interventions were mapped to the Expert Recommendations for Implementing Change Taxonomy. RESULTS: Twenty-five studies were included; 40% were quasiexperimental studies and most (n=19) were conducted in the United States. Four categories of tools were identified with imbedding eHealth or AI-based tools into an existing electronic medical or health record being the most common. Barriers to tool implementation were commonly linked to the environmental context and resources (n=5), while facilitators were linked to social influence (n=4). CONCLUSIONS: This scoping review classified the reported barriers and facilitators to implementing eHealth and AI-based tools to improve in-hospital patient flow. Future research on in-hospital patient flow should adopt the identified measures when reporting tool effectiveness. To improve implementation efforts, more consistent reporting of determinants of tool implementation is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».