Writing and reading in the electronic health record

Abstract

Han과 Lopp는 EHR을 사용하는 의사들의 읽기·쓰기 역량과 기록 형식 선호를 자기평가 설문으로 조사했다. 평균 사용 경험이 39개월인 응답자들의 역량 평가는 낮았으며, 읽기·쓰기 역량은 EHR 탐색 기술과 양의 상관을 보였다. 저자들은 탐색 교육과 함께 신규 사용자에게는 구조화된 교육을, 장기 사용자에게는 업무 중 활용할 수 있는 학습 지원을 제안했다.

Introduction

전자건강기록(Electronic Health Record, EHR)은 의료의 질을 높일 것이라는 기대 속에서 확산되었다. 미국 의사의 EHR 전체 기능 도입률은 2006년 3.6%, 2007년 3.8%, 2008년 4%, 2009년 6.9%였다. 1995~2005년에는 주로 EHR의 보유 여부, 도입, 기능, 격차를 연구했고, 이후에는 업무 흐름, 상호운용성, 의사소통, 교육적 활용, 조직 지원으로 논의를 넓혔다. 의사가 EHR 기록을 어떻게 작성하고 읽는지에 관한 연구는 적었다.

종이 차트는 환자 정보를 한곳에 순서대로 기록하는 서사적·선형적 구조다. EHR에서는 여러 사람이 입력한 정보와 검사·병원 시스템의 자료가 분산되어 하이퍼링크로 연결된다. 구조화된 입력은 자료 재사용과 분석에 유리하지만 사용법을 익히는 부담이 크다. 자유서술과 구술 입력은 표현이 유연하지만 자료 재사용과 업무 흐름의 효율은 떨어질 수 있다.

EHR을 읽고 쓰려면 분산된 정보에서 필요한 자료를 찾고 임상적 판단의 흐름을 재구성하는 탐색 능력이 필요하다. 선행연구에서는 EHR 사용 경험이 1년인 의대 4학년 학생에게도 정보 검색 오류가 나타났다. 2009년 미국 의학교육 프로그램의 약 64%가 학생의 EHR 사용을 허용했지만 주된 용도는 읽기였고, 일부에서는 기록 작성도 허용했다. 기존 교육은 정확하고 충실하며 논리적인 기록 작성에 집중했고, 읽기와 탐색 교육은 적었다.

이 연구는 의사의 EHR 읽기·쓰기 자기평가 역량과 기록 형식 선호, 이와 관련된 인구학적 특성 및 사용 경험을 조사했다.

Methods

연구 대상은 미국 중서부 병원과 외래 교육기관에서 EHR을 사용하는 의사였다. EHR을 수년간 사용한 의사를 모집하려고 목적표집과 편의표집을 적용했다. 입원·외래 진료를 담당하는 일반의와 전문의를 포함했다. 연구는 기관생명윤리위원회 심의 면제를 받았다.

세 병원의 인사 담당자가 설문 링크를 이메일로 전달하고 두 차례씩 재안내했다. 참여 의사 대부분이 세 기관에서 동시에 근무해 최대 여섯 차례 재안내를 받았다. 금전적 보상과 개인 식별정보 수집은 없었다. 자료는 2011년 2~4월의 2개월간 수집했다.

14개의 5점 Likert 문항과 12개의 추가 질문으로 자기평가 역량, 형식 선호, 탐색 기술, 컴퓨터 기술, 의학교육에서 EHR 교육의 우선순위를 조사했다. SPSS(PASW Statistics 18)로 기술통계, 요인분석, 신뢰도 분석, 상관분석과 회귀분석을 수행했다. 다중 상관분석의 제1종 오류와 Bonferroni 보정에 따른 제2종 오류를 고려했다. 상관관계 해석에는 상관계수 크기 0.30 초과와 p<0.005 기준을 적용했다.

EHR usage survey instrument

문항은 기록 작성과 EHR 기능에 관한 문헌, Technology Acceptance Model의 용이성·유용성을 바탕으로 개발했다. 최초 범주는 쓰기 역량, 읽기 역량, 입력 형식 선호, 출력 형식 선호, 기록 길이 선호의 다섯 가지였다. 의사 4명, 의학교육·심리학·컴퓨터과학 교수, EHR 교육 전문가, 임상평가 책임자, 연구보조원으로 구성된 10명의 자문단이 문항을 검토했다.

고유값이 1보다 큰 네 성분이 도출되었고, 읽기와 쓰기 역량은 하나로 묶였다. Cronbach’s α는 읽기·쓰기 역량 0.840, 서사형 선호 0.928, 간결한 기록 선호 0.914, 타이핑 선호 0.698이었다.

표 1. 설문 문항의 요인적재량

범주	문항	성분 1	성분 2	성분 3	성분 4
EHR 쓰기 역량	EHR에서 충실한 환자 차트를 쉽게 작성할 수 있다.	0.76
	EHR 양식은 차트를 충실하게 완성하는 데 도움이 된다.	0.67
	*EHR에서 불완전한 기록을 작성한다고 느낄 때가 있다.	0.68
	*EHR에 정보를 입력하는 데 시간이 너무 많이 걸린다.	0.60
	*EHR에서 기록에 적합한 양식을 찾기 어렵다.	0.70
EHR 읽기 역량	*EHR에서 정보를 찾는 데 시간이 너무 많이 걸린다.	0.73
	*다른 의사가 EHR에 작성한 환자 차트는 이해하기 매우 어려울 때가 많다.	0.59
	EHR 차트를 읽으면 진단 평가와 계획이 어떻게 결정되었는지 쉽게 이해할 수 있다.	0.58
서사형 읽기 선호	서사형 차트는 항목형 차트보다 이해하기 쉽다.		0.90
	서사형 차트는 항목형 차트보다 독자에게 유익하다.		0.90
간결한 기록 읽기 선호	EHR에서 간결한 차트는 긴 차트보다 이해하기 쉽다.			0.92
	EHR에서 간결한 차트는 긴 차트보다 유용하다.			0.91
타이핑 쓰기 선호	환자 차트 작성 시 EHR 양식의 체크박스보다 텍스트 상자 입력을 주로 사용한다.				0.89
	EHR에서 체크박스 사용보다 타이핑을 선호한다.				0.83

척도는 5=매우 동의, 4=동의, 3=중립, 2=동의하지 않음, 1=전혀 동의하지 않음이다. *는 역코딩 문항을 뜻한다.

Results

약 730명 중 91명이 분석에 포함되어 응답률은 12.5%였다. 최초 응답자는 58명이었고 재안내 후 95명으로 늘었다. EHR 미사용자 1명, 불완전 응답 2명, 이상치 1명을 제외했다.

평균 연령은 49세, 범위는 28~69세, 표준편차는 10.02였다. 남성 비율은 58%였다. 참여자는 1~3개 진료기관에 소속되어 1~2개 EHR 시스템을 사용했으며, 평균 사용 경험은 39개월이었다. EHR 탐색 기술은 평균 3.54(SD=1.07), 타이핑 기술은 3.55(SD=1.32)였다. 일반 컴퓨터 탐색 기술만 4점 척도로 측정했으며 평균은 3.20(SD=0.82)이었다.

의사들은 EHR을 평균 39개월간 사용했음에도 읽기·쓰기 역량을 평균 2.74(SD=0.76)로 낮게 평가했다. 적절한 양식을 찾기 어렵고 기록이 불완전하며, 다른 의사의 진단과 진료계획을 이해하기 어렵다고 답했다. 주요 EHR 시스템 두 가지 간의 역량 차이는 유의하지 않았고(F=0.23, p=0.88), 사용하는 시스템 수와 역량 간에도 유의한 상관관계는 없었다.

서사형 기록 선호는 평균 3.87(SD=1.09), 간결한 기록 선호는 3.64(SD=1.16)였다. 타이핑과 체크박스 중 어느 한쪽을 뚜렷하게 선호하지는 않았다(평균 3.01, SD=0.99). 자기평가 역량이 높을수록 간결한 기록(r=−0.33, p<0.001)과 서사형 기록(r=−0.36, p<0.001)의 선호가 낮았다.

표 2. Spearman 상관계수

변수	간결한 기록 읽기 선호	서사형 읽기 선호	EHR 탐색 기술	EHR 경험(개월)	전문과목–외과	연령	성별(M1F2)	타이핑 기술	일반 컴퓨터 탐색 기술
EHR 읽기·쓰기 역량	−0.33** (n=90)	−0.36** (n=90)	0.55** (n=90)
타이핑 쓰기 선호								0.29** (n=88)
간결한 기록 읽기 선호		0.24* (n=90)			0.25* (n=90)
서사형 읽기 선호						0.22* (n=85)	−0.21* (n=89)		−0.26* (n=90)
EHR 탐색 기술							0.26* (n=89)	0.32** (n=90)	0.28** (n=90)
EHR 경험(개월)						−0.34** (n=79)
EHR 교육요구			−0.50** (n=88)	−0.23* (n=80)				−0.30** (n=88)
연령							−0.30** (n=84)	−0.28** (n=85)	−0.30** (n=85)
성별								0.40** (n=89)
타이핑 기술									0.32** (n=90)

* p<0.05, ** p<0.01, 양측 검정. 유의성 표시는 원표의 기준이다.

EHR 탐색 기술과 읽기·쓰기 역량은 양의 상관관계를 보였다(r=0.55, p<0.0001). 탐색 기술을 예측하는 회귀모형의 R²는 0.19(F=6.4, p<0.001)였으며, 일반 컴퓨터 탐색 기술만 유의한 예측변수였다(t=2.88, p<0.005). 성별과 타이핑 기술은 유의한 영향을 미치지 않았다. 연령이 높을수록 EHR 사용 기간은 짧았고(r=−0.34, p<0.002), 일반 컴퓨터 탐색 기술도 낮은 경향을 보였다.

교육요구를 예측하는 회귀모형의 R²는 0.35(F=14.6, p<0.001)였다. 사용 기간(t=−2.5, p<0.02)과 탐색 기술(t=−5.1, p<0.001)이 유의한 예측변수였으며, 오래 사용하거나 탐색에 능숙할수록 교육요구가 낮았다. 사용 기간은 읽기·쓰기 역량 및 탐색 기술과 양의 상관관계를 보이지 않았다. 응답자들은 의학교육의 우선과제로 EHR 탐색(59%), 충실한 기록 작성(58%), 환자 진료 중 컴퓨터 사용(56%)을 꼽았다.

Discussion

일반 EHR 교육에 앞서 탐색 교육을 제공하는 방안이 제안되었다. 비선형적 시스템에서 정보와 양식의 위치를 파악하려면 공간적 인지지도를 형성하는 학습이 도움이 된다는 해석이다. 역량이 높은 의사의 서사형 기록 선호가 낮았던 결과도 분산된 정보에서 필요한 자료를 찾는 능력과 관련지어 설명했다.

활력징후, 약물, 검사결과, 진단보고서, 협진 자료가 자동으로 포함되면서 기록이 길어진다. 이에 학생들이 임상실습에서 길고 분절된 기록을 읽으며 필요한 정보를 검색하는 연습이 제안되었다. 의사가 기록 형식 결정에 참여하고 평가·계획·진단 근거를 상단에 배치하면 핵심 정보를 전달할 수 있다고 설명했다.

신규 사용자에게는 탐색 중심의 구조화된 교육을, 초기 교육을 받고 장기간 사용한 의사에게는 just-in-time learning과 job aid 형태의 도움말이 제안되었다.

결과 해석에서는 역량과 탐색 기술을 자기평가로 측정했고 표본이 작으며 조사 지역이 미국 중서부에 한정되었음을 고려해야 한다. 실제 수행을 측정하고 더 큰 표본을 확보하는 후속 연구가 제안되었다. 작은 표본은 제2종 오류의 가능성을 높이고, 농촌이나 다른 지역에서는 결과가 달라질 수 있다고 밝혔다.

Conclusions

EHR 역량은 분산된 정보 시스템의 업무 흐름을 아우르는 통합적 디지털 읽기·쓰기 능력으로 정리되었다. 교육 조정의 초점은 핵심 환자 정보를 신속히 찾고, 길고 비선형적인 기록에서 임상적 판단의 흐름을 이해하는 데 있다.

논의

읽기·쓰기 역량 척도에는 정보 입력에 걸리는 시간과 적절한 양식을 찾는 어려움이 포함되어 있다. 따라서 이 점수는 시스템에서 과업을 수행할 때 느끼는 용이성과 부담을 함께 반영한 자기평가다. EHR 탐색 기술과 읽기·쓰기 역량의 상관관계(r=0.55)는 같은 시점의 자기보고에 기초한 결과다.

참고문헌

Han, H., & Lopp, L. (2013). Writing and reading in the electronic health record: An entirely new world. Medical Education Online, 18(1). https://doi.org/10.3402/meo.v18i0.18634