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Enregistrement W3159167979 · doi:10.2196/25054

Impact of an Educational Comic to Enhance Patient-Physician–Electronic Health Record Engagement: Prospective Observational Study

2021· article· en· W3159167979 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Alcocer Alkureishi, Tyrone Johnson, Jacqueline W. Nichols, Meera M. Dhodapkar, MK Czerwiec, Kristen Wroblewski, Vineet M. Arora, Wei Wei Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBucksbaum Institute for Clinical ExcellenceUniversity of ChicagoArnold P. Gold Foundation
Mots-clésComicsObservational studyMedicineFamily medicineElectronic health recordEducational attainmentHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic health record (EHR) use can impede or augment patient-physician communication. However, little research explores the use of an educational comic to improve patient-physician-EHR interactions. OBJECTIVE: To evaluate the impact of an educational comic on patient EHR self-advocacy behaviors to promote patient engagement with the EHR during clinic visits. METHODS: We conducted a prospective observational study with adult patients and parents of pediatric patients at the University of Chicago General Internal Medicine (GIM) and Pediatric Primary Care (PPC) clinics. We developed an educational comic highlighting EHR self-advocacy behaviors and distributed it to study participants during check-in for their primary care visits between May 2017 and May 2018. Participants completed a survey immediately after their visit, which included a question on whether they would be interested in a follow-up telephone interview. Of those who expressed interest, 50 participants each from the adult and pediatric parent cohorts were selected at random for follow-up telephone interviews 8 months (range 3-12 months) post visit. RESULTS: Overall, 71.0% (115/162) of adult patients and 71.6% (224/313) of pediatric parents agreed the comic encouraged EHR involvement. African American and Hispanic participants were more likely to ask to see the screen and become involved in EHR use due to the comic (adult P=.01, P=.01; parent P=.02, P=.006, respectively). Lower educational attainment was associated with an increase in parents asking to see the screen and to be involved (ρ=-0.18, P=.003; ρ=-0.19, P<.001, respectively) and in adults calling for physician attention (ρ=-0.17, P=.04), which was confirmed in multivariate analyses. Female GIM patients were more likely than males to ask to be involved (median 4 vs 3, P=.003). During follow-up phone interviews, 90% (45/50) of adult patients and all pediatric parents (50/50) remembered the comic. Almost half of all participants (GIM 23/50, 46%; PPC 21/50, 42%) recalled at least one best-practice behavior. At subsequent visits, adult patients reported increases in asking to see the screen (median 3 vs 4, P=.006), and pediatric parents reported increases in asking to see the screen and calling for physician attention (median 3 vs 4, Ps<.001 for both). Pediatric parents also felt that the comic had encouraged them to speak up and get more involved with physician computer use since the index visit (median 4 vs 4, P=.02) and that it made them feel more empowered to get involved with computer use at future visits (median 3 vs 4, P<.001). CONCLUSIONS: Our study found that an educational comic may improve patient advocacy for enhanced patient-physician-EHR engagement, with higher impacts on African American and Hispanic patients and patients with low educational attainment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,420 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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