电子健康记录（EHR）系统类型与医生因素如何影响满意度？研究揭示关键差异与提升策略
为解决电子健康记录（EHR）系统中医生满意度差异大的问题，研究人员开展了关于 EHR 系统类型、医生年龄及系统特征对医生满意度影响的研究。结果显示，系统类型和医生年龄显著影响满意度，不同年龄组对 CPOE 和电子处方使用的满意度不同。该研究为优化 EHR 系统提供了方向。
在当今数字化医疗的时代，电子健康记录（EHR）系统已成为提升医疗服务水平的关键一环。美国的《健康信息技术经济和临床健康法案》（HITECH Act）大力推动了 EHR 系统的广泛应用，其旨在优化临床记录、计费以及整体医疗流程，提升医疗效率、准确性和协调性。然而，在实际应用过程中，EHR 系统却遭遇诸多挑战。许多医生抱怨存在可用性问题，比如数据录入耗时、系统过于复杂，还减少了与患者互动的时间。而且，不同的医疗服务提供者需求各异，部分 EHR 系统无法充分满足这些需求。为了更好地优化 EHR 系统，提高患者护理质量和公共卫生成果，深入了解影响用户满意度的因素至关重要。此前已有研究表明，像计算机化医生医嘱录入（Computerized Physician Order Entry，CPOE）、电子处方、系统互操作性以及定制化等可用性特征，会显著影响 EHR 满意度，同时医生的年龄和专业背景也会左右他们对 EHR 系统的认知与使用。但综合这些因素的全面研究仍较为匮乏，EHR 系统特征与医生人口统计学因素之间的关系也有待进一步探究。
研究人员利用 2018 - 2021 年美国国家卫生统计中心（National Center for Health Statistics，NCHS）进行的国家电子健康记录（National Electronic Health Records，NEHR）调查数据展开研究。该数据集涵盖了美国具有全国代表性的医生样本，包含了 EHR 使用情况、满意度以及人口统计学 / 实践特征等信息。在研究过程中，研究人员将医生年龄分为 50 岁以下和 50 岁及以上两个组别，同时把 EHR 系统类型、CPOE 使用情况、电子处方使用频率、系统定制化能力和互操作性等作为研究的变量。
在数据分析阶段，研究人员使用了多种技术方法。首先，通过计算数据集关键变量的均值、标准差、最小值和 25 分位数，对研究人群和 EHR 使用模式的分布进行了概述。接着，运用相关性分析研究 EHR 满意度与 CPOE 使用、电子处方使用、定制化和互操作性之间的相互关系。然后，利用多元回归评估各种因素对 EHR 满意度的综合影响。最后，进行交互分析，探究不同年龄组中 EHR 系统类型对医生满意度的不同影响，并通过分组柱状图展示不同年龄组在不同 EHR 系统下的满意度水平。
研究结论和讨论部分指出，EHR 系统类型和医生年龄对满意度有显著影响。年轻医生在大多数系统中的满意度较高，尤其是 Epic 和 Cerner 系统；年长医生总体满意度较低，对 Allscripts 和 e - MDs 等系统的不满更为明显。这一结果凸显了系统可用性，特别是对年长医生而言，仍是一个重大挑战。研究还发现，虽然 CPOE 和电子处方等功能对满意度有影响，但整体系统设计、工作流程整合和用户体验似乎对满意度的影响更为深远。这一研究为 EHR 系统的优化提供了重要方向。对于 EHR 供应商来说，需要增强系统的可用性和定制化，以满足不同医生的需求。特别是对于年长医生，应简化界面、优化工作流程集成并提供可定制功能。同时，医疗机构也应重视系统的实施方式和对医生的培训，针对不同年龄组的特点开展有针对性的培训，设计更直观易用的用户界面，这对于提高所有年龄组医生的满意度、提升医疗服务的整体效率具有重要意义。不过，该研究也存在一些局限性，如未调整实践环境、位置或专业差异，样本的代表性可能不足，年龄分组较宽泛，且年长医生在样本中的占比较高等。未来的研究可以针对这些问题进行改进，开展纵向研究，进一步探究医生对 EHR 系统满意度随时间的变化，从而为 EHR 系统的持续优化提供更全面的依据。