Family physician perspectives on managing indirect patient care activities in the electronic inbox: a systematic mixed studies review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Family physicians spend approximately half their professional time on indirect patient care activities (IPCA). Essential to patient care, inbox IPCA includes renewing prescriptions, checking lab results, and reviewing messages. However, IPCA detracts time from direct patient care and has been linked to burnout, potentially contributing to the family medicine crisis in Canada. Our objective was to understand the range of family physicians' experiences and perspectives regarding electronic inbox management. METHODS: We conducted a systematic review of peer-reviewed articles, published in English between 1 January 2012, and 22 April 2024, that addressed family physicians' perspectives on tasks related to the electronic inbox and used any method of primary data collection and analysis. Data analysis used a constant comparative method. RESULTS: Fifty-four articles were included. The combination of fragmented technical systems and an overwhelming volume of complex tasks has created a system where family physicians struggle to manage the administrative work of patient care. Selected impacts include excessive time spent on duplicated or unnecessary tasks, inadvertently making uninformed clinical decisions, and perceived tension between patient accessibility and workload. Strategies for management were described, including the re-design of electronic medical record systems, task delegation, and synchronizing prescription renewals with patient visits. CONCLUSIONS: The intersection of inefficient systems and high workloads makes inbox management labour-intensive and frustrating, lowering job satisfaction and efficacy. Downloading administrative tasks to family physicians, combined with the growing complexity of patient management, has generated a tremendous burden. Solutions are needed to improve the sustainability and appeal of family medicine.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».