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Enregistrement W1780850753 · doi:10.1186/s40697-015-0058-5

Patients with Chronic Kidney Disease and Their Intent to Use Electronic Personal Health Records

2015· article· en· W1780850753 sur OpenAlexaffabout
Tyrone G. Harrison, James Wick, Sofia B. Ahmed, Min Jun, Braden Manns, Robert R. Quinn, Marcello Tonelli, Brenda R. Hemmelgarn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseFamily medicineDemographicsMedical recordDialysisGerontologyInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic personal health records (ePHRs) provide patients with access to their personal health information, aiming to inform them about their health, enhance self-management, and improve outcomes. Although they have been associated with improved health outcomes in several chronic diseases, the potential impact of ePHR use in chronic kidney disease (CKD) is unknown. OBJECTIVES: We sought to understand perceptions of CKD patients about ePHRs, and describe characteristics associated with their expressed intent to use an ePHR. DESIGN: Self-administered paper based survey. SETTING: The study was conducted in Calgary, Alberta, Canada at a multidisciplinary CKD clinic from November 2013 to January 2014. PARTICIPANTS: Patients with non-dialysis-dependent CKD. MEASUREMENTS: Demographics, perceived benefits, and drawbacks of ePHRs were obtained. A univariate analysis was used to assess for an association with the expressed intention to use an ePHR. METHODS: A patient survey was used to determine perceptions of ePHRs, and to identify factors that were associated with intention to use an ePHR. RESULTS: Overall 63 patients with CKD (76.2 % male, 55.6 % ≥65 years old) completed the survey. The majority (69.8 %) expressed their intent to use an ePHR. CKD patients over the age of 65 were less likely to intend to use an ePHR as compared to those aged <65 years (OR 0.22, 95 % CI: [0.06, 0.78]). Those with post-secondary education (OR 3.31, 95 % CI: [1.06, 10.41]) and Internet access (OR 5.70, 95 % CI: [1.64, 19.81]) were more likely to express their intent to use an ePHR. Perceived benefits of ePHR use included greater involvement in their own care (50.0 % indicated this), better access to lab results (75.8 %), and access to health information (56.5 %). Although 41.9 % reported concerns about privacy of health information, there was no association between these concerns and the intent to use an ePHR. LIMITATIONS: Our results are limited by small study size and single centre location. CONCLUSIONS: We found that patients with CKD expressed their intention to use ePHRs, and perceive benefits such as personal involvement in their health care and better access to lab results. Studies of CKD patients using ePHRs are needed to determine whether ePHR use improves patient outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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