Using Health Information Technology to Reach Patients in Underserved Communities: A Pilot Study to Help Close the Gap With Health Disparities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the current era of medical education and curriculum reform, medical schools across the United States are launching innovative approaches to teaching students in order to improve patient outcomes and increase patient safety. One such innovation is the use information technology (IT) that can be used to disseminate health information, especially for patients with limited access to care. Strategies for using health IT to enhance communication between providers and patients in low-income communities can be incorporated into undergraduate medical education (UME) curriculum. METHODS: A pilot study was conducted to determine if IT could serve as an effective means of communication with patients at a free clinic where 100% of the patients are uninsured; the clinic is located in an urban setting and primarily serves Latinos, the working poor, and the homeless. An anonymous survey was administered to patients to assess rates of IT ownership, general IT use, and IT use for health and medical information. RESULTS: The majority of study participants owned a cell phone (92%); one-third used their cell phone to access health or medical information (38%). Most study participants reported using the Internet (72%), and two-thirds had used the Internet to obtain health and medical information (64%). CONCLUSION: Given the difficulties faced by low income and medically underserved communities in accessing healthcare services, the use of IT tools may improve their' access to health information in ways that could enhance patient knowledge and self-management, and perhaps positively impact health outcomes. Therefore, it is essential to incorporate use of IT tools in training for medical students and residents to enhance communication with patients in underserved communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».