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Enregistrement W2786453996 · doi:10.2196/mental.9140

Open Notes in Swedish Psychiatric Care (Part 1): Survey Among Psychiatric Care Professionals

2018· article· en· W2786453996 sur OpenAlexvenueno aff
Lena Petersson, Gudbjörg Erlingsdóttir

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryMedicinePsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: When the Swedish version of Open Notes, an electronic health record (EHR) service that allows patients online access, was introduced in hospitals, primary care, and specialized care in 2012, psychiatric care was exempt. This was because psychiatric notes were considered too sensitive for patient access. However, as the first region in Sweden, Region Skåne added adult psychiatry to its Open Notes service in 2015. This made it possible to carry out a unique baseline study to investigate how different health care professionals (HCPs) in adult psychiatric care in the region expect Open Notes to impact their patients and their practice. This is the first of two papers about the implementation of Open Notes in adult psychiatric care in Region Skåne. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe, compare, and discuss how different HCPs in adult psychiatric care in Region Skåne expect Open Notes to impact their patients and their own practice. METHODS: A full population Web-based questionnaire was distributed to psychiatric care professionals in Region Skåne in late 2015. The response rate was 28.86% (871/3017). Analyses show that the respondents were representative of the staff as a whole. A statistical analysis examined the relationships between different professionals and attitudes to the Open Notes service. RESULTS: The results show that the psychiatric HCPs are generally of the opinion that the service would affect their own practice and their patients negatively. The most striking result was that more than 60% of both doctors (80/132, 60.6%) and psychologists (55/90, 61%) were concerned that they would be less candid in their documentation in the future. CONCLUSIONS: Open Notes can increase the transparency between patients and psychiatric HCPs because patients are able to access their EHRs online without delay and thus, can read notes that have not yet been approved by the responsible HCP. This may be one explanation as to why HCPs are concerned that the service will affect both their own work and their patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,430 · 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'étudeObservationnel
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

Citations79
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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