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Enregistrement W2102684456 · doi:10.2196/resprot.3290

Technology-Assisted Patient Access to Clinical Information: An Evaluation Framework for Blue Button

2014· article· en· W2102684456 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy P. Hogan, Kim M. Nazi, Tana M. Luger, Daniel J. Amante, Bridget Smith, Anna M. Barker, Stephanie L. Shimada, Julie E. Volkman, Lynn Garvin, Steven R. Simon, Thomas K. Houston

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésHealth information technologyHealth careTransparency (behavior)Context (archaeology)MedicineStakeholderPatient portalKnowledge managementHealth informaticsInformation technologyNursingPublic relationsPublic healthComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient access to clinical information represents a means to improve the transparency and delivery of health care as well as interactions between patients and health care providers. We examine the movement toward augmenting patient access to clinical information using technology. Our analysis focuses on "Blue Button," a tool that many health care organizations are implementing as part of their Web-based patient portals. OBJECTIVE: We present a framework for evaluating the effects that technology-assisted access to clinical information may have on stakeholder experiences, processes of care, and health outcomes. METHODS: A case study of the United States Department of Veterans Affairs' (VA) efforts to make increasing amounts of clinical information available to patients through Blue Button. Drawing on established collaborative relationships with researchers, clinicians, and operational partners who are engaged in the VA's ongoing implementation and evaluation efforts related to Blue Button, we assessed existing evidence and organizational practices through key informant interviews, review of documents and other available materials, and an environmental scan of published literature and the websites of other health care organizations. RESULTS: Technology-assisted access to clinical information represents a significant advance for VA patients and marks a significant change for the VA as an organization. Evaluations of Blue Button should (1) consider both processes of care and outcomes, (2) clearly define constructs of focus, (3) examine influencing factors related to the patient population and clinical context, and (4) identify potential unintended consequences. CONCLUSIONS: The proposed framework can serve as a roadmap to guide subsequent research and evaluation of technology-assisted patient access to clinical information. To that end, we offer a series of related recommendations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,320
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,270
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3200,270
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,650
Tête enseignante GPT0,748
Écart entre enseignants0,098 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations37
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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