The Information Senses of Whole Person Care: A PatientsLikeMe.com Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Whole Person Care (WPC) situates the act of curing within a larger framework of healing, in which meeting psychological and social needs of patients during times of illness are also considered integral to patient outcomes and wellbeing. That is, WPC entails greater attention to how information behaviors can balance competing biological, psychological, and social dimensions of patient care within the therapeutic relationship (Hutchinson, 2011; Kaslow et al., 2007; Donadio, 2005, Mount, 2003). But what role does documentation play in patient-provider communication and meeting the biopsychosocial needs of patients via WPC? This poster visually represents a content analysis of data collected from PatientsLikeMe.com using Marchionini’s (2010) Information Sense Framework to reflect upon the role of personal health information management in WPC.Methods: Over an 8-month period starting in September 2010, the researcher engaged in participant-observation within PLM’s Mood Disorder Community, a social networking site and research platform for patients. Grounded Theory (Charmez, 2006; Strauss and Corbin, 1987) was used to analyze site members’ virtual interactions and evaluate the subjective impact of maintaining and sharing a public personal health record (PHR) with off-website care providers.Results: Observations confirm Information Senses is viable for interpreting the WPC functions of PHR. Site members described online PHR as effective self-management tools, by helping patients visualize, track, and understand changes in their health between visits; and enhancing the subjective quality of provider-patient relationships and communication during visits.Conclusions: Maximizing potential benefits entails reconceptualization of medical documentation beyond diagnostic, care-coordination, and audit functions for care providers exclusively. PHR also serve communicative and reminding functions that are underexploited. Leveraging documentation to enhance the quality of communication and trust between patients and care providers, through patient-accessibility health records for example, offers a viable route towards the realization of WPC and meeting biopsychosocial needs efficiently.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».