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Enregistrement W2809540549 · doi:10.2196/formative.8822

Assessing the Needs and Perspectives of Patients With Asthma and Chronic Obstructive Pulmonary Disease on Patient Web Portals: Focus Group Study

2018· article· en· W2809540549 sur OpenAlexvenueno aff
Esther Metting, Aaltje Jantine Schrage, Janwillem Kocks, Robbert Sanderman, Thys van der Molen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum GroningenStichting Astma Bestrijding
Mots-clésPulmonary diseaseCOPDMedicineHealth literacyAsthmaSelf-managementLiteracyThe InternetPatient portalHealth careDiseaseWeb applicationIntensive care medicineFamily medicineWorld Wide WebInternal medicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As accessibility to the internet has increased in society, many health care organizations have developed patient Web portals (PWPs), which can provide a range of self-management options to improve patient access. However, the available evidence suggests that they are used inefficiently and do not benefit patients with low health literacy. Asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are common chronic diseases that require ongoing self-management. Moreover, patients with COPD are typically older and have lower health literacy. OBJECTIVE: This study aimed to obtain and present an overview of patients' perspectives of PWPs to facilitate the development of a portal that better meets the needs of patients with asthma and COPD. METHODS: We performed a focus group study using semistructured interviews in 3 patient groups from the north of the Netherlands who were recruited through the Dutch Lung Foundation. Each group met 3 times for 2 hours each at a 1-week interval. Data were analyzed with coding software, and patient descriptors were analyzed with nonparametric tests. The consolidated criteria for reporting qualitative research were followed when conducting the study. RESULTS: We included 29 patients (16/29, 55% male; mean age 65 [SD 10] years) with COPD (n=14), asthma-COPD overlap (n=4), asthma (n=10), or other respiratory disease (n=1). There was a large variation in the internet experience; some patients hardly used the internet (4/29, 14%), whereas others used internet >3 times a week (23/29, 79%). In general, patients were positive about having access to a PWP, considering access to personal medical records as the most important option, though only after discussion with their physician. A medication overview was considered a useful option. We found that communication between health care professionals could be improved if patients could use the PWP to share information with their health care professionals. However, as participants were worried about the language and usability of portals, it was recommended that language should be adapted to the patient level. Another concern was that disease monitoring through Web-based questionnaire use would only be useful if the results were discussed with health care professionals. CONCLUSIONS: Participants were positive about PWPs and considered them a logical step. Today, most patients tend to be better educated and have internet access, while also being more assertive and better informed about their disease. A PWP could support these patients. Our participants also provided practical suggestions for implementation in current and future PWP developments. The next step will be to develop a portal based on these recommendations and assess whether it meets the needs of patients and health care providers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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