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Enregistrement W3204121186 · doi:10.2196/25498

The Impact of Patient Characteristics on Their Attitudes Toward an Online Patient Portal for Communicating Laboratory Test Results: Real-World Study

2021· article· en· W3204121186 sur OpenAlexvenueno aff
Rosian Tossaint-Schoenmakers, Marise J. Kasteleyn, Annelijn Goedhart, Anke Versluis, Esther Talboom-Kamp

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPatient portaleHealthMedicineTest (biology)Affect (linguistics)Computer-assisted web interviewingPsychologyClinical psychologyHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient portals are promising tools to increase patient involvement and allow them to manage their health. To optimally facilitate patients, laboratory test results should be explained in easy language. Patient characteristics affect the usage of portals and the user satisfaction. However, limited research is available, specified for online communicating laboratory test results, on whether portal use and acceptance differ between groups. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the effect of patient characteristics (gender, age, education, and chronic disease) on the self-efficacy and perceived usability of an online patient portal that communicates diagnostic test results. METHODS: We used the online-administered eHealth impact questionnaire (eHIQ) to explore patients' attitudes toward the portal. Patients visiting the portal were asked to complete the questionnaire and to answer questions regarding gender, age, education, and chronic disease. The subscale "information and presentation" of the eHIQ assessed the usability of the patient portal and the subscale "motivation and confidence to act" assessed self-efficacy to determine whether patients were motivated to act on the presented information. Age, gender, education, and chronic disease were the determinants to analyze the effect on usability and self-efficacy. Descriptive analyses were performed to explore patient characteristics, usability, and self-efficacy. Univariable and multivariable regression analyses were performed with age, gender, education, and chronic disease as determinants, and usability and self-efficacy as outcomes. RESULTS: The questionnaire was completed by 748 respondents, of which 428 (57.2%) were female, 423 (56.6%) were highly educated, and 509 (68%) had no chronic disease. The mean age was 58.5 years (SD 16.4). Higher age, high education, and asthma or chronic obstructive pulmonary disease were significant determinants for decreased usability; respectively, b=-.094, 95% CI -1147 to 0.042 (P<.001); b=-2.512, 95% CI -4.791 to -0.232 (P=.03); and b=-3.630, 95% CI -6.545 to -0.715 (P=.02). High education was also a significant determinant for a lower self-efficacy (b=-3.521, 95% CI -6.469 to -0.572; P=.02). Other determinants were not significant. CONCLUSIONS: This study showed that the higher-educated users of a patient portal scored lower on usability and self-efficacy. Usability was also lower for older people and for patients with asthma or chronic obstructive pulmonary disease. The results portal is not tailored for different groups. Further research should investigate which factors from a patient's perspective are essential to tailor the portal for different groups and how a result portal can be optimally integrated within the daily practice of a doctor.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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