Patient Portal Use and Experience Among Older Adults: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The older adult population (65 years or older) in the United States is growing, and it is important for communities to consider ways to support the aging population. Patient portals and electronic personal health records (ePHRs) are technologies that could better serve populations with the highest health care needs, such as older adults. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the existing research landscape related to patient portal and ePHR use and experience among older adults and to understand the benefits and barriers to older adults' use and adoption of patient portals and ePHRs. METHODS: We searched six pertinent bibliographic databases for papers, published from 2006 to 2016 and written in English, that focused on adults 60 years or older and their use of or experience with patient portals or ePHRs. We adapted preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) guidelines to review papers based on exclusion and inclusion criteria. We then applied thematic analysis to identify key themes around use, experience, and adoption. RESULTS: We retrieved 199 papers after an initial screening and removal of duplicate papers. Then we applied an inclusion and exclusion criteria, resulting in a final set of 17 papers that focused on 15 separate projects. The majority of papers described studies involving qualitative research, including interviews and focus groups. They looked at the experience and use of ePHRs and patient portals. Overall, we found 2 main barriers to use: (1) privacy and security and (2) access to and ability to use technology and the Internet. We found 2 facilitators: (1) technical assistance and (2) family and provider advice. We also reported on older adults' experience, including satisfaction with the system and improvement of the quality of their health care. Several studies captured features that older adults wanted from these systems such as further assistance managing health-related tasks and contextual health advice and tips. CONCLUSIONS: More research is needed to better understand the patient portal experience among older adults from initial use to adoption. There are also opportunities to explore the role of design in addressing barriers and supporting facilitators to patient portal and ePHR use. Finally, the future use of these systems by older adults should be anticipated and considered in the design process.
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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 | 0,013 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».