Shared decision-making using personal health record technology: a scoping review at the crossroads
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to determine the size and scope of the published literature on shared decision-making (SDM) using personal health record (PHR) technology and to map the literature in terms of system design and outcomes. MATERIALS AND METHODS: Literature from Medline, Google Scholar, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Engineering Village, and Web of Science (2005-2015) using the search terms "personal health records," "shared decision making," "patient-provider communication," "decision aid," and "decision support" was included. Articles ( n = 38) addressed the efficacy or effectiveness of PHRs for SDM in engaging patients in self-care and decision-making or ways patients can be supported in SDM via PHR. RESULTS: Analysis resulted in an integrated SDM-PHR conceptual framework. An increased interest in SDM via PHR is apparent, with 55% of articles published within last 3 years. Sixty percent of the literature originates from the United States. Twenty-six articles address a particular clinical condition, with 10 focused on diabetes, and one-third offer empirical evidence of patient outcomes. The tethered and standalone PHR architectural types were most studied, while the interconnected PHR type was the focus of more recently published methodological approaches and discussion articles. DISCUSSION: The study reveals a scarcity of rigorous research on SDM via PHR. Research has focused on one or a few of the SDM elements and not on the intended complete process. CONCLUSION: Just as PHR technology designed on an interconnected architecture has the potential to facilitate SDM, integrating the SDM process into PHR technology has the potential to drive PHR value.
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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 | 0,051 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».