卫生信息技术(HIT)适应:重新关注成功实施HIT的旅程

卫生信息技术(HIT)适应:重新关注成功实施HIT的旅程

卫生信息技术(HIT)适应:重新关注成功实施HIT的旅程

的观点

1华盛顿大学圣路易斯分校信息学研究所,美国密苏里州圣路易斯

2美国密苏里州圣路易斯BJC医疗保健中心戈德法布护理学院

3.美国俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州立大学家庭医学系

通讯作者:

颜宝贤,注册护士,博士

圣路易斯华盛顿大学

信息学研究所

森林公园大道4444号,6318套房

密苏里州圣路易斯,

美国

电话:1 314 273 2213

电子邮件:yenp@wustl.edu


在过去几年中,政策和法规要求医院实施认证电子健康记录(EHRs)的先进功能,以获得财政激励。这导致了卫生保健环境中卫生信息技术(HIT)的加速实施。然而,通常用于评估HIT实施成功的措施,如HIT采用、技术接受度和临床质量,由于不同的实施计划和时间表,未能考虑到复杂的社会技术差异,以及组织内部的不同轨迹。我们提出了一个新的重点,HIT适应,以阐明促进或阻碍使用EHR和改善护理质量之间联系的因素,以及探索HIT实施过程中变化的轨迹,因为它受到频繁的系统升级和优化的影响。未来的研究应开发工具来评估HIT适应的进展,包括纵向设计和对适应进展的关注,而不是一个横截面结果,允许更多的概括性和知识转移。

JMIR Med Inform 2017;5(3):e28

doi: 10.2196 / medinform.7476

关键字



卫生信息技术(HIT)被定义为"涉及计算机硬件和软件的信息处理应用,处理用于通信和决策的卫生保健信息、数据和知识的存储、检索、共享和使用" [1].在过去10年里,美国的一些政策,如《促进经济和临床健康的卫生信息技术法案》,加速了医疗保健机构对HIT的采用和实施,特别是电子健康记录(EHR)系统的实施[23.].此外,医疗保险和医疗补助服务中心建立了EHR激励计划,以促进健全的HIT基础设施的发展,作为该努力的一部分,2010年发布了有意义使用(MU)标准。这些标准要求医院在特定日期前实现认证电子病历的先进功能,以便获得财政激励。其他工作侧重于建立区域推广中心,通过培训促进向电子病历使用过渡。MU标准由三个阶段组成[4]:第一阶段,开始于2011年,重点是数据捕获和共享;第二阶段始于2014年,旨在通过健康信息交换、电子处方和患者访问改善临床流程;2017年的第三阶段最近被高级护理信息取代[56]由于对MU项目的批评[78].

在过去几年里,医院对这些新政策和激励措施做出了快速反应,大规模实施了电子病历。采用新技术需要重新设计个人和集体的工作流程,并导致组织结构和流程的变化[9-13].然而,迅速采用电子病历系统可能会妨碍电子病历系统的互操作性[1415].为了促进适当的采用和使用,需要升级、重新设计和优化,包括对EHR基础设施、功能、接口和工作流进行或大或小的更改。此外,最近的研究表明,在不同机构和不同单位内,临床医生对采用速度和患者安全的担忧之间存在密切关系[16-18].电子病历的实施可能会分散患者护理的注意力,对患者的结果产生负面影响[19]并与质量改进有复杂的联系[20.21].

与此同时,研究表明,HIT系统实施不成功可能是由于HIT设计不佳、临床医生对HIT的使用不佳,或目标冲突、缺乏时间或缺乏同事支持等社会组织因素[22].然而,这些研究缺乏明确的测量方法[23].技术因素和人为因素之间缺乏区分,因此限制了将研究成果应用于技术实施实践的能力[24].

鉴于MU法规,MU需求通常被用作评估HIT实施成功的手段,以促进基本的HIT功能[4].例如,MU第2阶段要求提供者具有某些HIT功能(例如,计算机化的提供者订单输入、个人健康记录、药物对账),以便继续参与电子病历激励计划[25].然而,这种方法也会产生天花板效应,阻碍创新公用事业的发展。虽然MU项目可能会加速某些关键功能的开发和实现,但它也会减慢其他功能的速度[2627].通过专注于实现MU,我们可能会错过医疗保健系统变革的大局。因此,我们建议有必要提高我们对如何适当地评估HIT实现的性能和成功的理解,以使我们能够推广到其他HIT实现环境。

衡量卫生信息技术实施成功

成功的HIT实施通常使用诸如HIT采用、技术接受度和临床质量等措施进行评估。然而,这种不同的测量方法未能考虑到复杂的社会技术相互作用、跨环境的可变性,以及由于不同的实施计划和时间表而存在的组织内部的不同轨迹。因此,对HIT实施的适当测量需要考虑到这种跨组织和随时间的变化,但同时使我们能够概括出HIT实施研究的变化,以便为实践提供信息。因此,一致性度量的问题变得越来越重要。

目前文献中存在的措施包括HIT采用、HIT接受和临床质量措施(CQMs)。第一个常用的衡量标准是HIT的采用,由国家协调员办公室概述的EHR MU阶段定义,并衡量卫生保健系统选择向EHR实施投入资源的比率。它通常作为采用率报告,以反映具有特定EHR功能或能力的卫生保健组织的百分比,这些功能或能力对患者护理有意义。2013年,59%的医院报告至少有基本的电子病历系统,但只有5.1%的医院符合MU第2阶段标准[2].期望更有意义地使用电子病历系统将最终改善护理和增强临床医生的能力。此外,医疗保健信息和管理系统学会(HIMSS)通过电子病历采用模型(EMRAM)衡量电子病历的采用情况,该模型将电子病历功能分为8个阶段,从0阶段到7阶段[28].2015年,HIMSS Analytics的年度研究报告称,27%的医院处于6级或以上。尽管认识到全国各组织的电子病历功能是有帮助的,但目前尚不清楚临床医生是否充分利用了这些功能。

衡量实施成功的第二种方法涉及HIT的接受程度,即个人对使用该技术的承诺程度[29-33].在评估个别用户接受度时,技术接受度模型[3435]是一个普遍应用和有用的模型,尽管有局限性[36].TAM在医疗保健领域的预测能力低于在其他领域的发现[24],亦有人建议TAM应与其他采用理论整合[36],特别是那些包括与人类和社会变化过程有关的变量的报告[24].

CQMs [37]是另一个常用的评估HIT成功与否的指标[38].然而,无论是从患者死亡率、药物不良事件或再入院率衡量,HIT的实施似乎对护理质量影响不大[39].虽然综合质量管理有助于评估在何种程度上利用卫生保健技术来监测所提供的保健服务质量,但这种衡量方法没有考虑到可能影响卫生保健技术实施的组织或人为因素。

仅仅衡量HIT的采用和接受程度只能提供对HIT成功的有限理解。HIT的采用率和TAM都有助于了解HIT实施和接受的现状,但它们不能为促进医疗机构成功实施HIT的战略计划提供信息。CQM作为HIT成功的代理也没有考虑到实施的组织环境。简而言之,由于HIT实施是一个过程,而不是一个结果,因此理解实施成功需要考虑其发生的社会技术环境。

社会技术理论:提高我们对卫生信息技术实施的理解

社会技术理论将以人为本(社会)要素、组织和人以及信息技术要素(技术)定位为系统中相互依赖的部分,不能孤立地进行研究,因此必须一起进行评估[40].社会技术理论一直被视为响应复杂适应系统(CAS)原则的理论框架[41-44].综合来看,这两种理论方法都支持,工作场所中人与技术之间的相互依赖互动既有直接影响(经典因果意义上的影响),也有通过反馈产生的影响(这些人和技术随着时间的推移会减弱、加强、扭曲、停止或改变效价)[414345].

目前的社会技术评价包括评估技术和技术实施的社会背景。对电子病历实施进行的系统回顾显示,社会技术因素使HIT部署复杂化[46].HIT的技术特征与卫生保健工作环境的社会特征相互作用。此外,事实证明,实施过程的质量与正在实施的系统的特性和能力同样重要[47-49].

我们建议将CAS的理论框架作为基础,该理论框架将适应性称为“CAS的组件由于与其他组件和环境的相互作用而改变其行为的能力”[41].在将采用的概念转变为适应的过程中,我们将社会技术变革定义为随着时间的推移而发生的系统响应,其特征是卫生保健组织在HIT实施变化的背景下的适应性[4244].例如,技术特性不是静态的;相反,随着软件的新版本的发布,它们经常会随着时间的推移而变化。因此,收养并不是最终状态;它是一个任意端点的应用,以促进我们的理解。从这个角度来看,理解这一过程中的适应性或HIT适应,对于我们理解HIT实施的成功具有重要意义[50].

卫生信息技术适应

尽管社会技术理论和CAS已被用于解释医疗保健的复杂性[51],很少有人讨论使用适应性作为一种衡量措施来评估HIT实施的成功。因此,我们提出一个新的重点:适应。适应被定义为"修正现有条件以达到一致的过程" [52]包括重新设计工作流程、用户培训和技术维护[53].在HIT实施的背景下,从采用和接受重新聚焦到适应阐明了促进或阻碍电子病历使用与改善护理质量之间联系的因素。此外,通过转向适应,我们将采用HIT的问题重新聚焦到探索变化轨迹的问题,将其作为我们衡量这些问题的方式的一个明确组成部分。表1介绍了Cooper和Zmud对采用、适应和接受的定义[53].

表1。采用、适应和接受的定义[54].
概念 定义
采用 决定投入资源以适应实现工作。
适应 创新是开发、安装和维护。制定和修订程序。成员接受新程序和创新方面的培训。
验收 组织成员被诱导致力于创新的使用。

MU准则[54-56]和CQMs可分别被视为HIT实施的验证和确认步骤。在产品或系统设计中,评估通常通过验证和确认来完成。验证作为质量控制来评估系统是否符合法规和规范。另一方面,验证是一个质量保证过程,它建立证据以确保系统实现预期目标。然而,目前还没有提出在系统验证和验证之间评估HIT实施性能的措施。我们建议这一时期包括HIT适应过程,需要有自己的测量方法。

图1,我们阐述了目前满足MU标准和实现CQMs之间的知识差距,将其概念与Donabedian著名的结构-过程-结果模型联系起来,这是一个用于评估卫生服务结果的质量评估模型[57].考虑到Donabedian模型背景下的HIT实现,结构指的是HIT资源,由MU标准决定;过程是指临床医生使用或调整HIT以供其使用;结果是指使用HIT提供卫生保健的效果,由CQMs衡量。在实践中,频繁的系统升级和优化将影响HIT实现过程,从而导致整个过程中的性能变化。然而,通过考虑社会技术因素,如技术接受、沟通与协作、工作生产率、培训与能力、领导力和政策,可以适当地评估HIT适应的进展。

图1所示。卫生信息技术适应措施作为过程评价。
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卫生信息技术适应性研究的理论框架

两个理论框架为HIT适应研究提供指导:信息技术实施框架[58]和一个新的社会技术模型[42].首先,资讯科技推行架构[58]表明(1)资讯科技的使用是复杂的、多维的,并受到个人和组织层面的多种因素的影响;(2)目标用户群体成员的积极参与有助于成功实现变革[58].新的社会技术模型[42]现在的目标是研究复杂适应性医疗保健系统中的HIT,并建议研究8个维度:(1)硬件和软件计算基础设施;(2)临床内容;(3)人机界面;(4)人;(5)工作流程与沟通;(6)组织内部政策、程序和文化;(7)外部的规章制度和压力;(8)系统测量与监控[42].图2说明了我们从新的社会技术模型中改编的模型[42].我们不包括第七个维度,“外部规则、规章和压力”,因为我们关注的是组织内部的因素。

图2。改编自社会技术模型[43].
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未来卫生信息技术适应性研究建议

从这两个基础理论出发,我们提出,在适应研究中应采用多层次、多维度的评价方法来理解适应进程。具体而言,HIT适应研究应侧重于开发能够为HIT适应进展提供信息的基本和多维事实。下面我们将描述可以推动未来HIT适应研究的4个方向。

制定适当的工艺措施

虽然已经建立了结果度量(HIT采用率、接受度和CQMs),但仍有必要从个人和组织的角度开发过程度量,并包括适应EHRs的多维度量。这些措施需要包括沟通渠道、文化冲突、跨学科团队动态、用户满意度、工作效率、成本和质量等因素[385960].

考虑实施卫生信息技术的文化和背景

大多数HIT采用或接受研究都使用个人或医院作为分析单位[396162].这些发现对于确定相关的个人看法和经验以及医院人口统计资料是有用的。然而,其他因素,如学科或部门的文化,部门内部或跨部门的跨专业或多学科交流,所接受的培训,以及部门层面的工作流程,都没有被讨论。特别是,虽然社会支持已被确定为接受的关键因素之一[6364],并没有在部门或单位层面研究这一因素。

规范社会技术研究的定义和方法

将一项新技术应用到复杂的环境中往往是破坏性的,特别是在医疗保健领域。HIT实施的社会技术评价得到了理论和实证的支持;然而,关于如何进行社会技术评估的指导很少[65].进行社会技术评估的挑战包括对社会技术系统的组成部分缺乏共识、可能的研究设计和数据分析策略,这些可能会揭示实际和概念上的挑战[65].

纵向和多维的适应性研究

对研究来说,过程比结果更重要,因为研究过程允许在进行研究的临床环境之外进行推广和知识转移[65].未来的研究需要采用具有多个数据时间段的纵向研究设计来建立因果关系[326667].此外,由卫生保健研究和质量机构提出的HIT评估工具包强调了进行混合方法研究的优势,以提供评估研究中的重要维度[68].因此,未来的HIT研究应设计为混合方法社会技术评价,重点探索技术与社会因素随时间的动态关系[65].

结论

衡量HIT适应可以更全面地了解HIT使用与卫生保健结果之间的联系。我们提高理解的能力是基于良好的评估模型,特别是在卫生组织的整体绩效领域。由于社会技术环境仍然是一个复杂的问题,影响着我们对关于HIT实施成功的研究结果的通用性的理解,因此有必要将导致HIT采用问题的工作方法、设计不良的接口、次优功能和系统的绝对复杂性加剧的问题整合起来,并考虑跨上下文的特性。然而,现有的评价模型并不支持对这一现象本身的更深入的理解。因此,本文的提出为将重点从采用转向适应提供了一个新的视角。未来的研究应该开发工具来评估HIT适应的进展,包括纵向设计和对适应进展的关注,而不是单一的结果,允许更多的普遍性和知识转移。

致谢

这项工作得到了医疗保健研究和质量机构(R21HS024767)的支持。

利益冲突

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中科院:复杂适应系统
CQM:临床质量测量
EMRAM:采用电子病案模式
她:电子健康记录
HIMSS:医疗保健信息和管理系统学会
冲击:卫生信息技术
它:信息技术
μ:有意义的使用
TAM:技术接受模型


G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交08.02.17;M Pino, J Kim同行评审;作者评论22.07.17;修订本于04.08.17收到;接受04.08.17;发表07.09.17

版权

©Po-Yin Yen, Ann Scheck McAlearney, Cynthia J Sieck, Jennifer L Hefner, Timothy R Huerta。最初发表于JMIR医学信息学(http://medinform.www.mybigtv.com), 2017年9月7日。

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