Using Tablet Computers to Increase Patient Engagement With Electronic Personal Health Records: Protocol For a Prospective, Randomized Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inadequate patient engagement in care is a major barrier to successful transitions from the inpatient setting and can lead to preventable adverse events after discharge, particularly for older adults. While older adults may be less familiar with mobile devices and applications, they may benefit from focused bedside training to engage them in using their Personal Health Record (PHR). Mobile technologies such as tablet computers can be used in the hospital to help bridge this gap in experience by teaching older, hospitalized patients to actively manage their medication list through their PHR during hospitalization and continue to use their PHR for other post-discharge tasks such as scheduling follow-up appointments, viewing test results, and communicating with providers. Bridging this gap is especially important for older, hospitalized adults as they are at higher risk than younger populations for low engagement in transitions of care and poor outcomes such as readmission. Greater understanding of the advantages and limitations of mobile devices for older adults may be important for improving transitions of care. OBJECTIVE: To better understand the effective use of mobile technologies to improve transitions in care for hospitalized, older adults and leverage these technologies to improve inpatient and postdischarge care for older adults. METHODS: We will compare an intervention group with tablet-based training to engage effectively with their PHR to a control group also receiving tablets and basic access to their PHR but no additional training on how to engage with their PHR. RESULTS: Patient enrollment is ongoing. CONCLUSIONS: Through this grant, we will further develop our preliminary dataset and practical experience with these mobile technologies to catalyze patient engagement during hospitalization. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT02109601; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02109601 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jpXjkwM8).
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 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 | 0,043 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,015 |
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 ».