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.2003年11月至12月;10(6):588-95.
doi:10.1197/jamia。M1337。 Epub 2003年8月4日。

扫描和消除纸质病历对医院医生临床工作实践的影响

附属公司

扫描和消除纸质病历对医院医生临床工作实践的影响

Hallvard Laerum公司等。 美国医学联合会. 2003年11月至12月.

摘要

目标:在医院引入电子病历(EMR)后,纸质病历无法自动消除。许多人保留并更新基于纸张的副本,这限制了电子病历系统的使用。作者评估了医生的临床工作实践和对医院系统的态度,该系统使用扫描技术消除了纸质副本。

设计:进行了联合开放式访谈(8名医生)和横断面调查(70名医生),并将其与之前全国调查的参考数据(来自6家医院的69名医生)进行了比较。对照组的医院使用相同的电子病历系统,但没有扫描模块。

测量:调查问卷(英文译本可在<www.jamia.org>上作为在线数据补充获得)涵盖了EMR系统在19项定义任务中的使用频率、执行这些任务的容易程度以及用户满意度。访谈是开放式的。

结果:医生通常使用该系统执行11项检索患者数据的任务中的9项,大多数医生发现这项任务比以前更容易执行。然而,22%至25%的医生发现检索患者数据更加困难,尤其是内科医生(33%)。总的来说,医生们对系统处理常规电子数据的部分与对照组的医生们一样满意。然而,他们对扫描文件图像的使用远不如常规电子数据的使用满意,前者的使用频率低于后者。

结论:扫描和消除纸质病历是可行的,但扫描的文档图像应被视为实现完全电子病历的中间阶段。据我们所知,这是医院在完成此类扫描项目过程中的第一次评估。

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数字

图1。
图1。
大多数医院的病历图表(左边)在奥斯特阿格德医院(正确的). 在前者中,纸质病历占主导地位,是唯一完整的病历。在后者中,存在完全电子化的病历和纸质文本扫描图像的复杂组合(单个文档和连续部分中的多个文档)。
图2。
图2。
调查时奥斯特-阿格德医院EMR的内容,按照挪威卫生委员会规定的标准进行组织(<网址:www.helsetilsynet.no>). 基本患者数据通常在多个位置重复,通常在连续的文本医疗记录(B)中。对医生特别重要的文件类型以粗体强调。条形图高度相等,因此不能反映EMR中实际内容的相对体积。
图3。
图3。
电子文本和扫描文档图像的导航。病历浏览器。(A类)医生的患者与相关文档的组和类型的分层视图。(B类)所选文档类型的文档列表。(C类)预览内容。多页查看器。(D类)导航按钮(显示的页数,第一页、上一页、下一页、最后一页)。(E类)显示扫描的多个文档的查看区域。屏幕截图经挪威DIPS ASA许可重印。
图4。
图4。
患者数据如何纳入电子病历的概述。扫描开始后,纸质病历不再更新。“扫描的多个文档”水平条的高度表示已扫描纸质病历的住院患者的平均百分比。
图5。
图5。
与对照组医院相比,奥斯特阿格德医院在各种临床任务中使用常规电子病历的报告频率。图中的蓝色色调表示经常使用,而红色色调表示不经常使用。误差条显示了医生回答“总是或几乎总是”的比例的置信区间上限;为了清楚起见,其余的误差条被隐藏起来。*参考组中没有任务19的数据。
图6。
图6。
与以前的例程相比,使用电子病历系统作为一个整体(包括扫描的文档图像)的临床任务的性能。根据任务主要与检索信息或生成和存储信息有关,将其分别置于上半部分或下半部分。任务在每个部分中按平均响应值降序排序。图中的蓝色色调表示医生对任务使用系统变得更容易的回应,而红色色调表示任务变得更难的回应。误差条显示了医生回答“明显更容易”的比例的置信区间上限;为了清晰起见,其余的错误栏被隐藏。
图7。
图7。
与参考组医生相比,用户对EMR系统整体的满意度。图中的蓝色表示肯定的答案,红色表示否定的答案。误差条显示了医生对每个问题给出肯定答案的组合比例的置信区间上限;为了清晰起见,其余的错误栏被隐藏。
图8。
图8。
EMR各种格式的报告使用频率。格式为常规电子数据(A类),扫描的单个文档(B类),并扫描了多个文档(C类). 任务按A部分中响应值的平均值降序排序。图中的蓝色色调表示频繁使用,红色色调表示不经常使用。误差条显示了医生回答“总是或几乎总是”的比例的置信区间上限;为了清楚起见,其余的误差条被隐藏起来。C部分省略了任务4,因为扫描的多个文档中的纸质病历至少有一年历史,并且不包含新测试或调查的结果。
图9。
图9。
用户对电子病历的两种形式(扫描文档图像和常规电子数据)使用系统的满意度。该图分为三部分。A类比较用户满意度量表中五个因素中每一个因素的两种EMR形式的平均得分。B类比较了不同专业医生关于两种电子病历形式的平均用户满意度得分。C类将奥斯特-阿格德医院所有医生的平均用户满意度得分与参考组的医院进行比较。由于参考组中的医院不具有扫描功能,因此仅显示系统中处理常规电子数据部分的用户满意度分数。所有误差条显示平均值的置信区间。

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引用人

工具书类

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