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Enregistrement W4210688140 · doi:10.2196/preprints.11308

Audio-/Videorecording Clinic Visits for Patient�s Personal Use in the United States: Cross-Sectional Survey (Preprint)

2018· preprint· en· W4210688140 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Barr, Kyra Bonasia, Kanak Verma, Michelle D Dannenberg, Cameron Yi, Ethan Andrews, Kerri L. Cavanaugh, Meredith Masel, Marie‐Anne Durand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicineFamily medicineCensusEthnic groupQuarter (Canadian coin)Public healthPopulationLogistic regressionPsychological interventionEnvironmental healthGeographyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Few clinics in the United States routinely offer patients audio or video recordings of their clinic visits. While interest in this practice has increased, to date, there are no data on the prevalence of recording clinic visits in the United States. OBJECTIVE Our objectives were to (1) determine the prevalence of audiorecording clinic visits for patients’ personal use in the United States, (2) assess the attitudes of clinicians and public toward recording, and (3) identify whether policies exist to guide recording practices in 49 of the largest health systems in the United States. METHODS We administered 2 parallel cross-sectional surveys in July 2017 to the internet panels of US-based clinicians (SERMO Panel) and the US public (Qualtrics Panel). To ensure a diverse range of perspectives, we set quotas to capture clinicians from 8 specialties. Quotas were also applied to the public survey based on US census data (gender, race, ethnicity, and language other than English spoken at home) to approximate the US adult population. We contacted 49 of the largest health systems (by clinician number) in the United States by email and telephone to determine the existence, or absence, of policies to guide audiorecordings of clinic visits for patients’ personal use. Multiple logistic regression models were used to determine factors associated with recording. RESULTS In total, 456 clinicians and 524 public respondents completed the surveys. More than one-quarter of clinicians (129/456, 28.3%) reported that they had recorded a clinic visit for patients’ personal use, while 18.7% (98/524) of the public reported doing so, including 2.7% (14/524) who recorded visits without the clinician’s permission. Amongst clinicians who had not recorded a clinic visit, 49.5% (162/327) would be willing to do so in the future, while 66.0% (346/524) of the public would be willing to record in the future. Clinician specialty was associated with prior recording: specifically oncology (odds ratio [OR] 5.1, 95% CI 1.9-14.9; P=.002) and physical rehabilitation (OR 3.9, 95% CI 1.4-11.6; P=.01). Public respondents who were male (OR 2.11, 95% CI 1.26-3.61; P=.005), younger (OR 0.73 for a 10-year increase in age, 95% CI 0.60-0.89; P=.002), or spoke a language other than English at home (OR 1.99; 95% CI 1.09-3.59; P=.02) were more likely to have recorded a clinic visit. None of the large health systems we contacted reported a dedicated policy; however, 2 of the 49 health systems did report an existing policy that would cover the recording of clinic visits for patient use. The perceived benefits of recording included improved patient understanding and recall. Privacy and medicolegal concerns were raised. CONCLUSIONS Policy guidance from health systems and further examination of the impact of recordings—positive or negative—on care delivery, clinician-related outcomes, and patients’ behavioral and health-related outcomes is urgently 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,327
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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