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Enregistrement W2915829155 · doi:10.2196/10521

Open Notes in Swedish Psychiatric Care (Part 2): Survey Among Psychiatric Care Professionals

2018· article· en· W2915829155 sur OpenAlex
Lena Petersson, Gudbjörg Erlingsdóttir

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAFA Försäkring
Mots-clésHealth professionalsHealth careMedicinePsychiatryMental healthPopulationService (business)NursingFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This is the second of two papers presenting the results from a study of the implementation of patient online access to their electronic health records (here referred to as Open Notes) in adult psychiatric care in Sweden. The study contributes an important understanding of both the expectations and concerns that existed among health care professionals before the introduction of the Open Notes Service in psychiatry and the perceived impact of the technology on their own work and patient behavior after the implementation. The results from the previously published baseline survey showed that psychiatric health care professionals generally thought that Open Notes would influence both the patients and their own practice negatively. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe and discuss how health care professionals in adult psychiatric care in Region Skåne in southern Sweden experienced the influence of Open Notes on their patients and their own practice, and to compare the results with those of the baseline study. METHODS: We distributed a full population Web-based questionnaire to psychiatric care professionals in Region Skåne in the spring of 2017, which was one and a half years after the implementation of the service. The response rate was 27.73% (699/2521). Analyses showed that the respondents were representative of the staff as a whole. A statistical analysis examined the relationships between health professional groups and attitudes to the Open Notes Service. RESULTS: A total of 41.5% (285/687) of the health care professionals reported that none of their patients stated that they had read their Open Notes. Few health care professionals agreed with the statements about the potential benefits for patients from Open Notes. Slightly more of the health care professionals agreed with the statements about the potential risks. In addition, the results indicate that there was little impact on practice in terms of longer appointments or health care professionals having to address patients' questions outside of appointments. However, the results also indicate that changes had taken place in clinical documentation. Psychologists (39/63, 62%) and doctors (36/94, 38%) in particular stated that they were less candid in their documentation after the implementation of Open Notes. Nearly 40% of the health care professionals (239/650, 36.8%) reported that the Open Notes Service in psychiatry was a good idea. CONCLUSIONS: Most health care professionals who responded to the postimplementation survey did not experience that patients in adult psychiatric care had become more involved in their care after the implementation of Open Notes. The results also indicate that the clinical documentation had changed after the implementation of Open Notes. Finally, the results indicate that it is important to prepare health care professionals before an implementation of Open Notes, especially in medical areas where the service is considered sensitive.

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.

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 enseignants0,330
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 GPT0,496
Écart entre enseignants0,429 · 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