Connecting Home-Based Self-Monitoring of Blood Pressure Data Into Electronic Health Records for Hypertension Care: A Qualitative Inquiry With Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of research on how to best incorporate home-based self-measured blood pressure (SMBP) measurements, combined with other patient-generated health data (PGHD), into electronic health record (EHR) systems in a way that promotes primary care workflow without burdening the primary care team with irrelevant or superfluous data. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore the perspectives of primary care providers in utilizing SMBP measurements and integrating SMBP data into the clinical workflow for the management of hypertension in the primary care setting. METHODS: A total of 13 primary care physicians were interviewed in total; 5 in individual interviews and 8 in a focus group. The interview questions were centered on (1) the value of SMBP in hypertension care, (2) needs of viewing SMBP and desired visual display, (3) desired alert algorithm and critical values, (4) needs for other PGHD, and (5) workflow of primary care team in utilizing SMBP. The interviews were audiotaped and transcribed verbatim, and a thematic analysis was performed to extract overarching themes. RESULTS: The primary care experience of the 13 providers ranged from 5 to 35 years. The following themes emerged from the individual and focus group interviews: (1) ways to utilize SMBP measurements in primary care, (2) preferred visual display of SMBP, (3) patient condition determines preferred scheduling of patient SMBP measurements and provider's preferred frequency of viewing SMBP data, (4) effect of patient condition on alert parameters, (5) location to receive critical value alerts, (6) primary recipient of critical value alerts, and (7) the need of additional PGHD (eg, emotional stressors, food diary, and medication adherence) to provide context of SMBP values. CONCLUSIONS: The perspectives of primary care providers need to be incorporated into the design of a built-in interface in the EHR to incorporate SMBP and other PGHD. Future usability evaluation should be conducted with mock-up interfaces to solicit opinions on the optimal alert frequency and mechanism to best fit the workflow in the primary care setting. Future studies should examine how the utilization of a built-in interface that fully integrates SMBP measurements and PGHD into EHR systems can support patient self-management and thus, improve patient outcomes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».