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Enregistrement W2554233667 · doi:10.2196/jmir.6483

A Web-Based Patient Portal for Mental Health Care: Benefits Evaluation

2016· article· en· W2554233667 sur OpenAlexaff
Sarah Kipping, Melanie I. Stuckey, Alexandra Hernandez, Tan M. Nguyen, Sanaz Riahi

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Shores Centre for Mental Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient portalMental healthHealth careMedicinePsychologyNursingWorld Wide WebComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment for mental illness has shifted from focusing purely on treatment of symptoms to focusing on personal recovery. Patient activation is an important component of the recovery journey. Patient portals have shown promise to increase activation in primary and acute care settings, but the benefits to tertiary level mental health care remain unknown. OBJECTIVE: To conduct a benefits evaluation of a Web-based portal for patients undergoing treatment for serious or persistent mental illness in order to examine the effects on (1) patient activation, (2) recovery, (3) productivity, and (4) administrative efficiencies. METHODS: All registered inpatients and outpatients at a tertiary level mental health care facility were offered the opportunity to enroll and utilize the patient portal. Those who chose to use the portal and those who did not were designated as "users" and "nonusers," respectively. All patients received usual treatment. Users had Web-based access to view parts of their electronic medical record, view upcoming appointments, and communicate with their health care provider. Users could attend portal training or support sessions led by either the engagement coordinator or peer support specialists. A subset of patients who created and utilized their portal account completed 2 Web-based surveys at baseline (just after enrollment; n=91) and at follow-up (6 and 10 months; n=65). The total score of the Mental Health Recovery Measure (MHRM) was a proxy for patient activation and the individual domains measured recovery. The System and Use Survey Tool (SUS) examined the use of functions and general feedback about the portal. Organizational efficiencies were evaluated by examining the odds of portal users and nonusers missing appointments (productivity) or requesting information from health information management (administrative efficiencies) in the year before (2014) and the year after (2015) portal implementation. RESULTS: A total of 461 patients (44.0% male, n=203) registered for the portal, which was used 4761 times over the 1-year follow-up period. The majority of uses (95.34%, 4539/4761) were for e-views. The overall MHRM score increased from 70.4 (SD 23.6) at baseline to 81.7 (SD 25.1) at combined follow-up (P=.01). Of the 8 recovery domains, 7 were increased at follow-up (all P<.05). The odds of a portal user attending an appointment were 67% (CI 56%-79%) greater than that of nonusers over the follow-up period. Compared with 2014, over 2015 there was an 86% and 57% decrease in requests for information in users and nonusers, respectively. The SUS revealed that users felt an increased sense of autonomy and found the portal to be user-friendly, helpful, and efficient but felt that more information should be accessible. CONCLUSIONS: The benefits evaluation suggested that access to personal health records via patient portals may improve patient activation, recovery scores, and organizational efficiencies in a tertiary level mental health care facility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations101
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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