A Retrospective Analysis of Provider-to-Patient Secure Messages: How Much Are They Increasing, Who Is Doing the Work, and Is the Work Happening After Hours?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient portal registration and the use of secure messaging are increasing. However, little is known about how the work of responding to and initiating patient messages is distributed among care team members and how these messages may affect work after hours. OBJECTIVE: This study aimed to examine the growth of secure messages and determine how the work of provider responses to patient-initiated secure messages and provider-initiated secure messages is distributed across care teams and across work and after-work hours. METHODS: We collected secure messages sent from providers from January 1, 2013, to March 15, 2018, at Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, both in response to patient secure messages and provider-initiated secure messages. We examined counts of messages over time, how the work of responding to messages and initiating messages was distributed among health care workers, messages sent per provider, messages per unique patient, and when the work was completed (proportion of messages sent after standard work hours). RESULTS: Portal registration for patients having clinic visits increased from 33% to 62%, and increasingly more patients and providers were engaged in messaging. Provider message responses to individual patients increased significantly in both primary care and specialty practices. Message responses per specialty physician provider increased from 15 responses per provider per year to 53 responses per provider per year from 2013 to 2018, resulting in a 253% increase. Primary care physician message responses increased from 153 per provider per year to 322 from 2013 to 2018, resulting in a 110% increase. Physicians, nurse practitioners, physician assistants, and registered nurses, all contributed to the substantial increases in the number of messages sent. CONCLUSIONS: Provider-sent secure messages at a large health care institution have increased substantially since implementation of secure messaging between patients and providers. The effort of responding to and initiating messages to patients was distributed across multiple provider categories. The percentage of message responses occurring after hours showed little substantial change over time compared with the overall increase in message volume.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».