電子カルテ使用が医師の燃え尽きに与える影響。横断的調査

The Influence of Electronic Health Record Use on Physician Burnout: Cross-Sectional Survey.

• Tania Tajirian
• Vicky Stergiopoulos
• Gillian Strudwick
• Lydia Sequeira
• Marcos Sanches
• Jessica Kemp
• Karishini Ramamoorthi
• Timothy Zhang
• Damian Jankowicz

抄録

背景:

医師の燃え尽きは、電子カルテ（EHR）などの医療情報技術ツールが診療の非効率性の負担を増大させていることから、質の高い医療の提供に直接的な影響を与えています。

BACKGROUND: Physician burnout has a direct impact on the delivery of high-quality health care, with health information technology tools such as electronic health records (EHRs) adding to the burden of practice inefficiencies.

目的:

この研究の目的は、医師と学習者（研修医とフェロー）の間の燃え尽きの程度を明らかにし、医師の燃え尽きの重要なEHR関連要因を特定し、EHRに費やした時間、文書作成スタイル、熟練度、トレーニング、有用性の認識などのEHR関連要因に関して、医師と学習者の間の違いを探ることにあります。さらに、本研究では、医師のEHR利用パターンをログから明らかにすることで、EHR関連の燃え尽き症候群の研究方法論のギャップに対処することを目的としています。

OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the extent of burnout among physicians and learners (residents and fellows); identify significant EHR-related contributors of physician burnout; and explore the differences between physicians and learners with regard to EHR-related factors such as time spent in EHR, documentation styles, proficiency, training, and perceived usefulness. In addition, the study aimed to address gaps in the EHR-related burnout research methodologies by determining physicians' patterns of EHR use through usage logs.

方法:

この研究では、横断的な調査方法と、調査回答者の EHR 使用に関するバックエンドログ測定のための管理データのレビューを使用し、カナダの大規模な学術的精神保健病院で実施した。カイ二乗検定およびフィッシャー厳密検定を用いて、EHR関連因子と一般医師の燃え尽きとの関連を調べました。調査は、2019年5月から6月の間に、医師（n=407）、研修医（n=53）、フェロー（n=14）を含む474人に送付し、医師の燃え尽きとEHRストレス要因の認識を測定した（人口統計学的特徴および診療特性と併せて）。

METHODS: This study used a cross-sectional survey methodology and a review of administrative data for back-end log measures of survey respondents' EHR use, which was conducted at a large Canadian academic mental health hospital. Chi-square and Fisher exact tests were used to examine the association of EHR-related factors with general physician burnout. The survey was sent out to 474 individuals between May and June 2019, including physicians (n=407), residents (n=53), and fellows (n=14), and we measured physician burnout and perceptions of EHR stressors (along with demographic and practice characteristics).

結果:

我々の調査には、医師（n=176）と学習者（n=32）を含む208名の回答者が含まれていた。回答率は、医師が43.2％（常勤：156/208人、75.0％、非常勤：20/199人、10.1％）、学習者が48％（32/67人）であった。実務医の25.6% (45/176)と学習者の19% (6/32)が1つ以上の燃え尽き症候群の症状があると報告し、燃え尽き症候群を報告した全回答者の74.5% (155/208)がその原因としてEHRを特定しました。EHRに対する満足度の低さと不満の高さは、EHRがバーンアウトに寄与しているという認識と有意に関連していました。医師と学習者のEHRに関する経験は、自由形式の調査回答によって収集され、技術の直観性と使いやすさ、およびワークフローの問題に関する課題が特定されました。バックエンドの使用ログから収集したメトリクスでは、自己申告の調査データと比較して、患者 1 人当たりの EHR の使用時間を 13.6 分間過大評価し、時間外の EHR 使用時間を 5.63 時間過大評価していることが明らかになりました。

RESULTS: Our survey included 208 respondents, including physicians (n=176) and learners (n=32). The response rate was 43.2% for physicians (full-time: 156/208, 75.0%; part-time: 20/199, 10.1%), and 48% (32/67) for learners. A total of 25.6% (45/176) of practicing physicians and 19% (6/32) of learners reported having one or more symptoms of burnout, and 74.5% (155/208) of all respondents who reported burnout symptoms identified the EHR as a contributor. Lower satisfaction and higher frustration with the EHRs were significantly associated with perceptions of EHR contributing toward burnout. Physicians' and learners' experiences with the EHR, gathered through open-ended survey responses, identified challenges around the intuitiveness and usability of the technology as well as workflow issues. Metrics gathered from back-end usage logs demonstrated a 13.6-min overestimation in time spent on EHRs per patient and a 5.63-hour overestimation of after-hours EHR time, when compared with self-reported survey data.

結論:

この研究では、EHRの使用が医師の燃え尽き症候群の一因であると認識されていることを示唆している。システムの効率的な導入と効果的な導入後の戦略を通じて、EHRの不必要な管理負担を軽減することで、医師の燃え尽きと闘うことに焦点を当てるべきである。

CONCLUSIONS: This study suggests that the use of EHRs is a perceived contributor to physician burnout. There should be a focus on combating physician burnout by reducing the unnecessary administrative burdens of EHRs through efficient implementation of systems and effective postimplementation strategies.

©Tania Tajirian, Vicky Stergiopoulos, Gillian Strudwick, Lydia Sequeira, Marcos Sanches, Jessica Kemp, Karishini Ramamoorthi, Timothy Zhang, Damian Jankowicz. Originally published in the Journal of Medical Internet Research (http://www.jmir.org), 15.07.2020.