MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767055273 · doi:10.2196/jmir.7987

Web-Based Tools for Text-Based Patient-Provider Communication in Chronic Conditions: Scoping Review

2017· article· en· W2767055273 sur OpenAlexafffund
Teja Voruganti, Eva Grunfeld, Tutsirai Makuwaza, Jacqueline L. Bender

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentrePrincess Margaret Cancer CentrePublic Health OntarioOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTerminologyContext (archaeology)Computer scienceThe InternetWorld Wide WebHealth careMEDLINEPatient portalUnified Medical Language SystemInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with chronic conditions require ongoing care which not only necessitates support from health care providers outside appointments but also self-management. Web-based tools for text-based patient-provider communication, such as secure messaging, allow for sharing of contextual information and personal narrative in a simple accessible medium, empowering patients and enabling their providers to address emerging care needs. OBJECTIVE: The objectives of this study were to (1) conduct a systematic search of the published literature and the Internet for Web-based tools for text-based communication between patients and providers; (2) map tool characteristics, their intended use, contexts in which they were used, and by whom; (3) describe the nature of their evaluation; and (4) understand the terminology used to describe the tools. METHODS: We conducted a scoping review using the MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online) and EMBASE (Excerpta Medica Database) databases. We summarized information on the characteristics of the tools (structure, functions, and communication paradigm), intended use, context and users, evaluation (study design and outcomes), and terminology. We performed a parallel search of the Internet to compare with tools identified in the published literature. RESULTS: We identified 54 papers describing 47 unique tools from 13 countries studied in the context of 68 chronic health conditions. The majority of tools (77%, 36/47) had functions in addition to communication (eg, viewable care plan, symptom diary, or tracker). Eight tools (17%, 8/47) were described as allowing patients to communicate with the team or multiple health care providers. Most of the tools were intended to support communication regarding symptom reporting (49%, 23/47), and lifestyle or behavior modification (36%, 17/47). The type of health care providers who used tools to communicate with patients were predominantly allied health professionals of various disciplines (30%, 14/47), nurses (23%, 11/47), and physicians (19%, 9/47), among others. Over half (52%, 25/48) of the tools were evaluated in randomized controlled trials, and 23 tools (48%, 23/48) were evaluated in nonrandomized studies. Terminology of tools varied by intervention type and functionality and did not consistently reflect a theme of communication. The majority of tools found in the Internet search were patient portals from 6 developers; none were found among published articles. CONCLUSIONS: Web-based tools for text-based patient-provider communication were identified from a wide variety of clinical contexts and with varied functionality. Tools were most prevalent in contexts where intended use was self-management. Few tools for team-based communication were found, but this may become increasingly important as chronic disease care becomes more interdisciplinary.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,487
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,113 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207