MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200431345 · doi:10.2196/16447

Uses of Personal Health Records for Communication Among Colorectal Cancer Survivors, Caregivers, and Providers: Interview and Observational Study in a Human-Computer Interaction Laboratory

2021· article· en· W3200431345 sur OpenAlexvenueno aff
David A. Haggstrom, Thomas Carr

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLivestrong Foundation
Mots-clésGrounded theoryMedicinePatient portalObservational studyPerceptionFamily caregiversFamily medicineHealth careWorkflowNursingQualitative researchPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Personal health records (PHRs) may be useful for patient self-management and participation in communication with their caregivers and health care providers. As each potential participant's role is different, their perception of the best uses of a PHR may vary. OBJECTIVE: The perspectives of patients, caregivers, and providers were all evaluated concurrently in relation to a PHR developed for colorectal cancer (CRC) survivors. METHODS: We explored group perceptions of a CRC PHR prototype. Scenario-based testing across eight use cases, with semistructured follow-up interviews, was videotaped in a human-computer interaction laboratory with patients, caregivers, and health care providers. Providers included oncologists, gastroenterologists, and primary care physicians. Discrete observations underwent grounded theory visual affinity analysis to identify emergent themes. RESULTS: Observations fell into three major themes: the network (who should be granted access to the PHR by the patient), functions (helpful activities the PHR enabled), and implementation (how to adopt the PHR into workflow). Patients wanted physician access to their PHR, as well as family member access, especially when they lived at a distance. All groups noted the added value of linking the PHR to an electronic health record, self-tracking, self-management, and secure messaging. Patients and caregivers also saw information in the PHR as a useful memory tool given their visits to multiple doctors. Providers had reservations about patients viewing raw data, which they were not prepared to interpret or might be inaccurate; patients and caregivers did not express any reservations about having access to more information. Patients saw PHR communication functions as a potential tool for relationship building. Patients and caregivers valued the journal as a tool for reflection and delivery of emotional support. Providers felt the PHR would facilitate patient-physician communication but worried that sharing journal access would make the doctor-patient relationship less professional and had reservations about the time burden of reviewing. Strategies suggested for efficient adoption into workflow included team delegation. Establishment of parameters for patient uses and provider responses was perceived as good standard practice. CONCLUSIONS: PHR perceptions differed by role, with providers seeing the PHR as informational, while patients and caregivers viewed the tool as more relational. Personal health records should be linked to electronic health records for ease of use. Tailoring access, content, and implementation of the PHR is essential. Technology changes have the potential to change the nature of the patient-physician relationship. Patients and providers should establish shared expectations about the optimal use of the PHR and explore how emerging patient-centered technologies can be successfully implemented in modern medical practice to improve the relational quality of care.

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 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,126 · 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.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207