E-Mail Communication Practices and Preferences Among Patients and Providers in a Large Comprehensive Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Little is known about how electronic mail (e-mail) is currently used in oncology practice to facilitate patient care. The objective of our study was to understand the current e-mail practices and preferences of patients and physicians in a large comprehensive cancer center. METHODS: Separate cross-sectional surveys were administered to patients and physicians (staff physicians and clinical fellows) at the Princess Margaret Cancer Centre. Logistic regression was used to identify factors associated with current e-mail use. Record review was performed to assess the impact of e-mail communication on care. RESULTS: The survey was completed by 833 patients. E-mail contact with a member of the health care team was reported by 41% of respondents. The team members contacted included administrative assistants (52%), nurses (45%), specialist physicians (36%), and family physicians (18%). Patient factors associated with a higher likelihood of e-mail contact with the health care team included younger age, higher education, higher income, enrollment in a clinical trial, and receipt of multiple treatments. Eighty percent of physicians (n = 63 of 79) reported previous contact with a patient via e-mail. Physician factors associated with a greater likelihood of e-mail contact with patients included older age, more senior clinical position, and higher patient volume. Nine hundred sixty-two patient records were reviewed, with e-mail correspondence documented in only 9% of cases. CONCLUSION: E-mail is commonly used for patient care but is poorly documented. The use of e-mail in this setting can be developed with appropriate guidance; however, there may be concerns about widening the gap between certain groups of patients.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».