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Enregistrement W2941699886 · doi:10.3233/978-1-61499-951-5-266

Patient and Family Member Readiness, Needs, and Perceptions of a Mental Health Patient Portal: A Mixed Methods Study

2019· article· en· W2941699886 sur OpenAlexaffabout
Moshe Sakal, Madison Friesen, Gillian Strudwick

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient portalMental healthPerceptionPhoneMedicineNursingFamily medicineHealth carePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient portals are a form of technology that supports patients in accessing their health information, and other functions like scheduling appointments. The presence and utilization of patient portals in mental health contexts is relatively new. Despite research existing in the mental health literature that indicates that there may be benefits when patients have access to their mental health notes, there is limited information as to how best to implement portals, and support adoption among patients and their family members. Given this gap in literature, this study aimed to identify patient and family readiness, needs, and perceptions of a mental health patient portal. Surveys were administered to patients (n = 103) and family members (n = 7) either in-person or over the phone by a Peer Support Worker. The sample of participants consisted of patients and family members affiliated with Canada's largest mental health hospital located in Toronto, Ontario. Study results indicated that patients had the highest interest in the following portal functions: scheduling appointments, checking appointment times, and accessing their health record. Both patients and family members expressed their concerns about cybersecurity and potential privacy breaches. The results of this study, as well as the approach, can inform future patient portal planning and implementation activities at other healthcare organizations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,419 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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