MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803674140 · doi:10.2196/10411

Utilizing a Prototype Patient-Controlled Electronic Health Record in Germany: Qualitative Analysis of User-Reported Perceptions and Perspectives

2018· article· en· W2803674140 sur OpenAlexvenueno aff
Regina Poß-Doering, Aline Kunz, Sabrina Pohlmann, Helene Hofmann, Marion Kiel, Eva C. Winkler, Dominik Ose, Joachim Szécsényi

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungUniversität HeidelbergDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésUploadeHealthUsabilityQualitative researchPatient portalHealth careQualitative propertyInternet privacyAnalyticsPsychologyDownloadMedical educationContent analysisNursingMedicineWorld Wide WebComputer scienceData scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Personal electronic health records (PHR) are considered instrumental in improving health care quality and efficiency, enhancing communication between all parties involved and strengthening the patient's role. Technical architectures, data privacy, and applicability issues have been discussed for many years. Nevertheless, nationwide implementation of a PHR is still pending in Germany despite legal regulations provided by the eHealth Act passed in 2015. Within the information technology for patient-oriented care project funded by the Federal Ministry of Education and Research (2012-2017), a Web-based personal electronic health record prototype (PEPA) was developed enabling patient-controlled information exchange across different care settings. Gastrointestinal cancer patients and general practitioners utilized PEPA during a 3-month trial period. Both patients and physicians authorized by them could view PEPA content online and upload or download files. OBJECTIVE: This paper aims to outline findings of the posttrial qualitative study carried out to evaluate user-reported experiences, perceptions, and perspectives, focusing on their interpretation of PEPA beyond technical usability and views on a future nationwide implementation. METHODS: Data were collected through semistructured guide-based interviews with 11 patients and 3 physicians (N=14). Participants were asked to share experiences, views of perceived implications, and perspectives towards nationwide implementation. Further data were generated through free-text fields in a subsequent study-specific patient questionnaire and researcher's notes. Data were pseudonymized, audiotaped, and transcribed verbatim. Content analysis was performed through the Framework Analysis approach. All qualitative data were systemized by using MAXQDA Analytics PRO 12 (Rel.12.3.1). Additionally, participant characteristics were analyzed descriptively using IBM SPSS Statistics Version 24. RESULTS: Users interpreted PEPA as a central medium containing digital chronological health-related documentation that simplifies information sharing across care settings. While patients consider the implementation of PEPA in Germany in the near future, physicians are more hesitant. Both groups believe in PEPA's concept, but share awareness of concerns about data privacy and older or impaired people's abilities to manage online records. Patients perceive benefits for involvement in treatment processes and continuity of care but worry about financing and the implementation of functionally reduced versions. Physicians consider integration into primary systems critical for interoperability but anticipate technical challenges, as well as resistance from older patients and colleagues. They omit clear positioning regarding PEPA's potential incremental value for health care organizations or the provider-patient relationship. CONCLUSIONS: Digitalization in German health care will continue to bring change, both organizational and in the physician-patient relationship. Patients endorse and expect a nationwide PEPA implementation, anticipating various benefits. Decision makers and providers need to contribute to closing modernization gaps by committing to new concepts and by invigorating transformed roles.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,407 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207