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Enregistrement W2744335036 · doi:10.2196/resprot.7986

An Electronic Health Record–Based Strategy to Systematically Assess Medication Use Among Primary Care Patients With Multidrug Regimens: Feasibility Study

2017· article· en· W2744335036 sur OpenAlexvenueno aff
Stacy Cooper Bailey, Christine U. Oramasionwu, Alexandra C Infanzon, Emily Pfaff, Izabela E. Annis, Daniel S. Reuland

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésHealth recordsElectronic health recordMedicineMedical recordPatient portalFamily medicinePublic healthPrimary careMedical emergencyHealth careInternet privacyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication nonadherence and misuse are public health and patient safety concerns. With the increased adoption of electronic health records (EHRs), greater opportunities exist to communicate directly with, and collect data from, patients through secure portals linked to EHRs. OBJECTIVE: The study objectives were to develop and pilot test a method of monitoring patient medication use in outpatient settings and determine the feasibility and acceptability of this approach. METHODS: Adult primary care patients on multidrug regimens were recruited from an academic internal medicine clinic by a trained research assistant. After completing a baseline, in-person interview, patients were sent a link to a questionnaire about medication use via the patient portal. One week later, the RA contacted patients to complete a follow-up telephone interview assessing patient satisfaction and experience with the questionnaire. Patient EHRs were also reviewed to determine the questionnaire completion rate. RESULTS: Of 100 patients enrolled, 89 completed the follow-up interview and 82 completed the portal questionnaire. The mean age of the sample was 61.8 (range 31-88) years. Approximately half (54/100, 54%) of the sample was male, two-thirds were white (67/100, 67%) and 26% (26/100) African-American. A total of 44% reported an annual household income of <$50,000 per year, and 17% (17/100) reported a high school or less level of education. No significant differences were found in questionnaire completion rates by sociodemographic characteristics or prior portal use. Most (68/73, 93%) found the questionnaire easy to access, easy to complete (72/73, 99%), and valuable (73/89, 82%). Time constraints and log-in difficulties were the main reasons for noncompletion. CONCLUSIONS: The portal questionnaire was well received by a socioeconomically diverse group of patients with high completion rates achieved. Routine use of a portal-based questionnaire could provide a valuable signal to providers and care teams about patient medication use and identify patients needing additional support.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,403
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2017
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