Differences in Electronic Personal Health Information Tool Use Between Rural and Urban Cancer Patients in the United States: Secondary Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have previously shown that rural cancer patients are diagnosed at later stages of disease. This delay is felt throughout treatment and follow-up, reflected in the fact that rural patients often have poorer clinical outcomes compared with their urban counterparts. OBJECTIVE: Few studies have explored whether there is a difference in cancer patients' current use of health information technology tools by residential location. METHODS: Data from 7 cycles of the Health Information National Trends Survey (HINTS, 2003-2017) were merged and analyzed to examine whether differences exist in managing electronic personal health information (ePHI) and emailing health care providers among rural and urban cancer patients. Geographic location was categorized using Rural-Urban Continuum Codes (RUCCs). Bivariate analyses and multivariable logistic regression were used to determine whether associations existed between rural/urban residency and use of health information technology among cancer patients. RESULTS: Of the 3031 cancer patients/survivors who responded across the 7 cycles of HINTS, 797 (26.9%) resided in rural areas. No difference was found between rural and urban cancer patients in having managed ePHI in the past 12 months (OR 0.78, 95% CI 0.43-1.40). Rural cancer patients were significantly less likely to email health care providers than their urban counterparts (OR 0.52, 95% CI 0.32-0.84). CONCLUSIONS: The digital divide between rural and urban cancer residents does not extend to general ePHI management; however, electronic communication with providers is significantly lower among rural cancer patients than urban cancer patients. Further research is needed to determine whether such disparities extend to other health information technology tools that might benefit rural cancer patients as well as other chronic conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».