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Enregistrement W3021262580 · doi:10.1001/jamainternmed.2020.0515

Security and Privacy Risks Associated With Adult Patient Portal Accounts in US Hospitals

2020· article· en· W3021262580 sur OpenAlexaff
Celine Latulipe, Syeda Fatema Mazumder, Rachel K. W. Wilson, Jennifer W. Talton, Alain G. Bertoni, Sara A. Quandt, Thomas A. Arcury, David P. Miller

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicinePatient portalInternet privacyPatient privacyMEDLINEMedical emergencyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Patient portals can help caregivers better manage care for patients, but how caregivers access the patient portal could threaten patient security and privacy. Objective: To identify the proportions of hospitals that provide proxy accounts to caregivers of adult patients, endorse password sharing with caregivers, and enable patients to restrict the types of information seen by their caregivers. Design, Setting, and Participants: This national cross-sectional study included a telephone survey and was conducted from May 21, 2018, to December 20, 2018. The randomly selected sample comprised 1 independent hospital and 1 health system-affiliated general medical hospital from every US state and the District of Columbia. Specialty hospitals and those that did not have a patient portal in place were excluded. An interviewer posing as the daughter of an older adult patient called each hospital to ask about the hospital's patient portal practices. The interviewer used a structured questionnaire to obtain information on proxy account availability, password sharing, and patient control of their own information. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the proportion of hospitals that provided proxy accounts to caregivers of adult patients. Secondary outcomes were the proportion of hospitals with personnel who endorsed password sharing and the proportion that allowed adult patients to limit the types of information available to caregivers. Results: After exclusions, a total of 102 (51 health system-affiliated and 51 independent) hospitals were included in the study. Of these hospitals, 69 (68%) provided proxy accounts to caregivers of adult patients and 26 (25%) did not. In 7 of 102 hospitals (7%), the surveyed personnel did not know if proxy accounts were available. In the 94 hospitals asked about password sharing between the patient and caregiver, personnel in 42 hospitals (45%) endorsed the practice. Among hospitals that provided proxy accounts, only 13 of the 69 hospitals (19%) offered controls that enabled patients to restrict the types of information their proxies could see. Conclusions and Relevance: This study found that almost half of surveyed hospital personnel recommended password sharing and that few hospitals enabled patients to limit the types of information seen by those with proxy access. These findings suggest that hospitals and electronic health record (HER) vendors need to improve the availability and setup process of proxy accounts in a way that allows caregivers to care for patients without violating their privacy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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