Preparing Patients and Clinicians for Open Notes in Mental Health: Qualitative Inquiry of International Experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a growing number of countries worldwide, clinicians are sharing mental health notes, including psychiatry and psychotherapy notes, with patients. OBJECTIVE: The aim of this study is to solicit the views of experts on provider policies and patient and clinician training or guidance in relation to open notes in mental health care. METHODS: In August 2020, we conducted a web-based survey of international experts on the practice of sharing mental health notes. Experts were identified as informaticians, clinicians, chief medical information officers, patients, and patient advocates who have extensive research knowledge about or experience of providing access to or having access to mental health notes. This study undertook a qualitative descriptive analysis of experts' written responses and opinions (comments) to open-ended questions on training clinicians, patient guidance, and suggested policy regulations. RESULTS: A total of 70 of 92 (76%) experts from 6 countries responded. We identified four major themes related to opening mental health notes to patients: the need for clarity about provider policies on exemptions, providing patients with basic information about open notes, clinician training in writing mental health notes, and managing patient-clinician disagreement about mental health notes. CONCLUSIONS: This study provides timely information on policy and training recommendations derived from a wide range of international experts on how to prepare clinicians and patients for open notes in mental health. The results of this study point to the need for further refinement of exemption policies in relation to sharing mental health notes, guidance for patients, and curricular changes for students and clinicians as well as improvements aimed at enhancing patient and clinician-friendly portal design.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».