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Enregistrement W3166334636 · doi:10.2196/24927

User Evaluation of the Swedish Patient Accessible Electronic Health Record: System Usability Scale

2021· article· en· W3166334636 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Hägglund, Isabella Scandurra

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådet
Mots-clésUsabilityTransparency (behavior)System usability scaleExpectancy theoryScale (ratio)Health careWeb usabilityComputer scienceWorld Wide WebPsychologyMedicineHuman–computer interactionGeographySocial psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transparency is increasingly called for in health care, especially, when it comes to patients' access to their electronic health records. In Sweden, the e-service Journalen is a national patient accessible electronic health record (PAEHR), accessible online via the national patient portal. User characteristics and perceived benefits of using a PAEHR influence behavioral intention for use and adoption, but poor usability that increases the effort expectancy can have a negative impact. It is, therefore, of interest to explore how users of the PAEHR Journalen perceive its usability and usefulness. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore how the users of the Swedish PAEHR experience the usability of the system and to identify differences in these experiences based on the level of transparency of the region. METHODS: A survey study was conducted to elicit opinions and experiences of patients using Journalen. The data were collected from June to October 2016. The questionnaire included questions regarding the usability of the system from the System Usability Scale (SUS). The SUS analysis was the focus of this paper. Analysis was performed on different levels: nationally looking at the whole data set and breaking it down by focusing on 2 different regions to explore differences in experienced usability based on the level of transparency. RESULTS: During the survey period, 423,141 users logged into Journalen, of which 2587 unique users completed the survey (response rate 0.61%). The total mean score for all respondents to the SUS items was 79.81 (SD 14.25), which corresponds to a system with good usability. To further explore whether the level of transparency in a region would affect the user's experience of the usability of the system, we analyzed the 2 regions with the most respondents: Region Uppsala (the first to launch, with a high level of transparency), and Region Skåne (an early implementer, with a low level of transparency at the time of the survey). Of the participants who responded to at least 1 SUS statement, 520 stated that they had received care in Region Skåne, whereas 331 participants had received care in Region Uppsala. Uppsala's mean SUS score was 80.71 (SD 13.41), compared with Skåne's mean of 79.37 (SD 13.78). CONCLUSIONS: The Swedish national PAEHR Journalen has a reasonably good usability (mean SUS score 79.81, SD 14.25); however, further research into more specific usability areas are needed to ensure usefulness and ease of use in the future. A somewhat higher SUS score for the region with high transparency compared with the region with low transparency could indicate a relationship between the perceived usability of a PAEHR and the level of transparency offered, but further research on the relationship between transparency and usability is required.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations61
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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