Family physicians' perspectives on personal health records: qualitative study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore FPs' perspectives on the value of personal health records (PHRs) in primary care and the implementation and adoption of PHRs in Canada. DESIGN: A qualitative design using semistructured interviews. SETTING: Southwestern Ontario. PARTICIPANTS: Ten FPs. METHODS: The 10 FPs participated in semistructured interviews, which were audiotaped and transcribed verbatim. An iterative approach using immersion and crystallization was employed for analysis. MAIN FINDINGS: Participants were generally positive about PHRs, and were attracted to their portability and potential to engage patients in health care. Their concerns focused on 3 main themes: data management, practice management, and the patient-physician relationship. Subthemes included security, privacy, reliability of data, workload, remuneration, physician obligations, patient misinterpretation of medical information, and electronic communication displacing face-to-face visits. Participants identified 3 key facilitators for adoption of PHR systems: integration with existing electronic health record systems, ease of use without being a burden on either time or money, and offering a demonstrated added value to family practice. CONCLUSION: This study replicates previously published literature about FP concerns and opinions, and it further identifies remuneration as a potential barrier in Canadian fee-for-service payment models. Participants identified 3 key facilitators, which were suggested for implementation and adoption of PHRs, providing a basis for future research and development of these systems for use in Canadian family practice.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».