Nurses’ Perceptions on the Usability of Electronic Health Records: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Electronic health records (EHRs) are designed to enhance the efficiency and quality of nursing workflows and documentation. EHR usability refers to how effectively the system supports users to accomplish their work tasks. However, the understanding of nurses’ perceptions of EHRs usability in inpatient settings is limited. Objective: Examine the available literature on nurses’ perceptions of EHRs usability in these settings. Methods: This scoping review was guided by the Arksey and O’Malley (2005) methodology and methodological steps of the Joana Brigs Institute (Peters et al., 2015). Search terms included combinations of synonyms for nurses, perceptions, and EHRs usability. Eligible sources of data were primary research studies published in English between January 1, 2013, and July 1, 2024, and extracted from PubMed, CINAHL, and Scopus databases. Inclusion criteria targeted Registered Nurses and Registered Practical Nurses in inpatient hospital settings in North America, Europe and Australia. Findings were presented descriptively and thematically using a narrative analysis. Results: Twenty studies met the inclusion criteria. The narrative synthesis generated five themes: 1) ease of information accessibility; 2) nursing workflow challenges; 3) EHR design, technical issues, interoperability; 4) impact of the EHR on the nurse-patient relationship, and 5) user training. Nurses identified factors that positively impacted EHRs usability, such as real-time access to patient information in one location, the ability to view patterns and trends in patient status, and improved interprofessional collaboration, but they shared disproportionally negative perceptions of EHRs usability. Discussion and Conclusion: Future research should focus on addressing these challenges to optimize EHR design, enhance training strategies, and improve system interoperability, ultimately supporting nursing workflows and enhancing patient care quality.
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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 | 0,044 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».