Importance: Health information tech

Importance: Health information technology has been used to improve diabetes care and outcomes.
With the implementation of our diabetes registry, we discovered several flaws in the data. Objective:
The aim of this paper is to demonstrate whether improving diabetes templates in electronic
medical records associated with data feedback, improves process and quality outcomes for patients
with diabetes. Methods: We redesigned our chronic diseases templates and clinical flow, built a
diabetes registry and used the data for feedback to educate providers, staff and address inconsistencies.
A total of 724 active diabetic patients were identified in October 2009 (pre-implementation)
and 731 active diabetic patients were identified in June 2011 (post-implementation). Results:
The results showed an improvement in the process outcomes of ordering hemoglobin A1C every 6
months and a microalbumin every 12 months (p-value < 0.05), but no change in the quality outcomes
hemoglobin A1C less than 7, blood pressure less than 140/90 and LDL cholesterol less than
100 (p-value > 0.05). Discussion: Data feedback and lessons learned were instrumental to our
practice change.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสำคัญ: มีการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศสุขภาพเพื่อปรับปรุงการดูแลโรคเบาหวานและผลการกับการใช้รีจิสทรีโรคเบาหวานของเรา เราค้นพบข้อบกพร่องหลายข้อมูล วัตถุประสงค์:จุดประสงค์ของเอกสารนี้จะแสดงให้เห็นว่าโรคเบาหวานแบบอิเล็กทรอนิกส์ในการปรับปรุงระเบียนทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับผลป้อนกลับข้อมูล ประมวลผล และคุณภาพผลปรับปรุงสำหรับผู้ป่วยมีโรคเบาหวาน วิธีการ: เราออกแบบใหม่ของเราแม่โรคเรื้อรังและกระแสทางคลินิก สร้างความรีจิสทรีโรคเบาหวาน และใช้ข้อมูลผลป้อนกลับเพื่อใหผู้ให้บริการ บริการ และไม่สอดคล้องกันระบุจำนวนผู้ป่วยโรคเบาหวานใช้ 724 เมื่อเดือนตุลาคม 2552 (ก่อนใช้งาน)และผู้ป่วยโรคเบาหวานงาน 731 ระบุในเดือน 2554 มิถุนายน (หลังงาน) ผลลัพธ์:ผลลัพธ์แสดงการปรับปรุงผลลัพธ์ของกระบวนการสั่งฮีโมโกลบิน A1C ทุก 6เดือนและ microalbumin ทุก 12 เดือน (ค่า p < 0.05), แต่ไม่เปลี่ยนแปลงในผลลัพธ์คุณภาพฮีโมโกลบิน A1C น้อยกว่า 7 เลือดความดันน้อยกว่า 140/90 และไขมัน LDL น้อยกว่า100 (ค่า p > 0.05) สนทนา: ข้อมูลความคิดเห็นและเรียนรู้เป็นเครื่องมือให้เราการเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสำคัญ:. เทคโนโลยีสารสนเทศสุขภาพได้ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวานและผลลัพธ์
กับการดำเนินการของสตรีโรคเบาหวานของเราเราค้นพบข้อบกพร่องหลายในข้อมูล วัตถุประสงค์:
จุดมุ่งหมายของการวิจัยนี้คือการแสดงให้เห็นว่าการปรับปรุงแม่เป็นโรคเบาหวานในอิเล็กทรอนิกส์
เวชระเบียนที่เกี่ยวข้องกับข้อเสนอแนะข้อมูลปรับปรุงกระบวนการและผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสำหรับผู้ป่วย
ที่เป็นโรคเบาหวาน วิธีการ: เราออกแบบโรคเรื้อรังของเราแม่แบบและการไหลเวียนของคลินิกสร้าง
รีจิสทรีโรคเบาหวานและใช้ข้อมูลสำหรับข้อเสนอแนะให้ความรู้แก่ผู้ให้บริการพนักงานและไม่สอดคล้องกันอยู่.
รวมทั้งสิ้น 724 ผู้ป่วยโรคเบาหวานที่ใช้งานที่ถูกระบุในตุลาคม 2009 (ก่อนดำเนินการ)
และ 731 ผู้ป่วยโรคเบาหวานที่ใช้งานที่ถูกระบุในเดือนมิถุนายน 2011 (หลังการดำเนินงาน) ผลการศึกษา:
ผลการศึกษาพบการปรับปรุงในผลการกระบวนการของการสั่งซื้อ A1C เฮโมโกลบินทุก 6
เดือนและโปรตีนในทุก 12 เดือน (p-value <0.05) แต่การเปลี่ยนแปลงในคุณภาพไม่มีผลลัพธ์
A1C เฮโมโกลบินน้อยกว่า 7, ความดันโลหิตต่ำกว่า 140 / 90 และคอเลสเตอรอลน้อยกว่า
100 (p-value> 0.05) คำอธิบาย: ข้อเสนอแนะข้อมูลและบทเรียนที่ได้รับเป็นประโยชน์ของเราที่จะ
เปลี่ยนแปลงการปฏิบัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสำคัญ : สุขภาพเทคโนโลยีสารสนเทศได้ถูกใช้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์การดูแลโรคเบาหวานและ .
กับการใช้งานรีจิสทรีเบาหวานของเรา เราค้นพบหลายข้อบกพร่องในข้อมูล วัตถุประสงค์ :
วัตถุประสงค์ของบทความนี้คือเพื่อแสดงให้เห็นว่า การพัฒนาโรคเบาหวานแม่แบบในเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์
เกี่ยวข้องกับความคิดเห็นข้อมูล ปรับปรุง กระบวนการ และผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสำหรับผู้ป่วย
กับโรคเบาหวาน วิธีการ : เราออกแบบแม่แบบและการไหลของคลินิกโรคเรื้อรังของเราสร้าง
โรคเบาหวาน Registry และใช้ข้อมูลความคิดเห็นเพื่อให้การศึกษาแก่ผู้ให้บริการ เจ้าหน้าที่ และไม่สอดคล้องกันที่อยู่ .
รวมของผู้ป่วยเบาหวาน พบว่าถ้าใช้งานในเดือนตุลาคม 2552 ( ก่อนใช้ )
ให้ปราดเปรียว ผู้ป่วยเบาหวาน และระบุในเดือนมิถุนายน 2011 ( การไปรษณีย์ ) . ผลลัพธ์ :
ผลการปรับปรุงในกระบวนการผลของฮีโมโกลบิน A1c การสั่งซื้อทุก 6
เดือนและไมโครอัลบูมินทุก 12 เดือนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( p-value < 0.05 ) แต่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการประเมินคุณภาพ
ฮีโมโกลบิน A1C น้อยกว่า 7 , ความดันโลหิตน้อยกว่า 140 / 90 และ LDL คอเลสเตอรอลน้อยกว่า
100 ( p-value > 0.05 ) การอภิปราย : ข้อมูลป้อนกลับ และเรียนรู้เป็นเครื่องมือที่จะเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติของเรา