Patient Perspectives on the Digitization of Personal Health Information in the Emergency Department: Mixed Methods Study During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the digitization of personal health information (PHI) has been shown to improve patient engagement in the primary care setting, patient perspectives on its impact in the emergency department (ED) are unknown. OBJECTIVE: The primary objective was to characterize the views of ED users in British Columbia, Canada, on the impacts of PHI digitization on ED care. METHODS: This was a mixed methods study consisting of an online survey followed by key informant interviews with a subset of survey respondents. ED users in British Columbia were asked about their ED experiences and attitudes toward PHI digitization in the ED. RESULTS: A total of 108 participants submitted survey responses between January and April 2020. Most survey respondents were interested in the use of electronic health records (79/105, 75%) and patient portals (91/107, 85%) in the ED and were amenable to sharing their ED PHI with ED staff (up to 90% in emergencies), family physicians (up to 91%), and family caregivers (up to 75%). In addition, 16 survey respondents provided key informant interviews in August 2020. Interviewees expected PHI digitization in the ED to enhance PHI access by health providers, patient-provider relationships, patient self-advocacy, and postdischarge care management, although some voiced concerns about patient privacy risk and limited access to digital technologies (eg, smart devices, internet connection). Many participants thought the COVID-19 pandemic could provide momentum for the digitization of health care. CONCLUSIONS: Patients overwhelmingly support PHI digitization in the form of electronic health records and patient portals in the ED. The COVID-19 pandemic may represent a critical moment for the development and implementation of these tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».