Using Patient Portals to Improve Patient Outcomes: Systematic Review
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the advent of electronic health record (EHR) systems, there is increasing attention on the EHR system with regard to its use in facilitating patients to play active roles in their care via secure patient portals. However, there is no systematic review to comprehensively address patient portal interventions and patient outcomes. OBJECTIVE: This study aimed to synthesize evidence with regard to the characteristics and psychobehavioral and clinical outcomes of patient portal interventions. METHODS: In November 2018, we conducted searches in 3 electronic databases, including PubMed, EMBASE, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and a total of 24 articles met the eligibility criteria. RESULTS: All but 3 studies were conducted in the United States. The types of study designs varied, and samples predominantly involved non-Hispanic white and highly educated patients with sizes ranging from 50 to 22,703. Most of the portal interventions used tailored alerts or educational resources tailored to the patient's condition. Patient portal interventions lead to improvements in a wide range of psychobehavioral outcomes, such as health knowledge, self-efficacy, decision making, medication adherence, and preventive service use. Effects of patient portal interventions on clinical outcomes including blood pressure, glucose, cholesterol, and weight loss were mixed. CONCLUSIONS: Patient portal interventions were overall effective in improving a few psychological outcomes, medication adherence, and preventive service use. There was insufficient evidence to support the use of patient portals to improve clinical outcomes. Understanding the role of patient portals as an effective intervention strategy is an essential step to encourage patients to be actively engaged in their health care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 découle