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Enregistrement W4200259495 · doi:10.2196/33356

Predictors of Online Patient Portal Use Among a Diverse Sample of Emerging Adults: Cross-sectional Survey

2021· article· en· W4200259495 sur OpenAlexvenueno aff
Julie Wright, Julie E. Volkman, Suzanne G. Leveille, Daniel J. Amante

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésPatient portaleHealthHealth literacyCross-sectional studyHealth careMedicineHealth Information National Trends SurveyLiteracyLogistic regressionFamily medicinePsychologyHealth informationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health self-management is increasingly being influenced by emerging health information technologies (IT), especially online patient portals. Patient portals provide patients with direct access to their health information, electronic tools to manage their health, and additional opportunities to engage with their care team. Previous studies have found that patient portal use is highest among patients with high eHealth literacy, the ability to find health information from electronic sources and apply the knowledge gained to solve a health problem. The role of eHealth literacy on patient portal use appears to be especially strong among older adults with chronic diseases. The use of patient portals among emerging adults (ages 18-29) is much less understood. Although generally healthy, emerging adults are more regular IT users and just beginning to independently navigate the health care system. A good understanding of how emerging adults are using online patient portals and what factors, including eHealth, impact portal use is lacking. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe patient portal use and explore the predictors of portal use among a diverse sample of emerging adults. METHODS: A cross-sectional survey study that used convenience sampling was conducted at two universities. Data on demographics, health care encounters, eHealth literacy, patient engagement, and use of patient portal features (administrative and clinical) were obtained via self-report and summarized. Logistic regression models were used to examine factors associated with portal use. RESULTS: Of the 340 emerging adults, 257 (76%) were female, 223 (65%) White, 156 (47%) low income, and 184 (54%) reported having patient portal access. Of those reporting access, 142 (77%) used at least 1 portal feature and 42 (23%) reported using none. Significant predictors were patient engagement (odds ratio [OR] 1.08, 95% CI 1.04-1.13, P=.001) and total encounters (OR 1.23, 95% CI 1.05-1.44, P=.009) but not eHealth literacy. Hispanic and Asian emerging adults were more likely to be frequent users of clinical portal features than White emerging adults (Hispanic: OR 2.97, 95% CI 1.03-8.52, P=.04; Asian: OR 4.28, 95% CI 1.08-16.89, P=.04). CONCLUSIONS: We found that about half of emerging adults had access to a patient portal. Among those with access, a majority reported using at least one portal feature. Factors associated with increased portal use included increased patient engagement and total clinical encounters. Self-reported eHealth literacy was not associated with patient portal use in this diverse sample of emerging adults. This may have been due to high overall eHealth literacy levels in this population of frequent IT users. There may also be racial/ethnic differences that are important to consider, as we found Hispanic and Asian emerging adults reported more frequent portal use than White emerging adults. Interventions to promote patient portal use among emerging adults should include strategies to increase awareness of portal access and engagement among patients with fewer clinical encounters, with a focus on preventative health management.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
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 recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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