Contextualizing Online Laboratory (lab) Results and Mapping the Patient Journey
Notice bibliographique
Résumé
The 21st century has brought forth unprecedented technological advances, such as the advent of portable digital devices [1]. This trend has also permeated the health care sector, with the introduction of digital health services, like providing citizens with access to their online laboratory (lab) results. This qualitative study will illustrate the patient journey, namely participant 16 (P16), to address the research question: what phases does a person go through when accessing their lab results online? The findings revealed that lab results were accessed from two types of devices a tablet (e.g., portable computer) when at home and a mobile phone when away from home. We also found that interpretation of results can be a challenge and it was unclear if P16 was able to understand her lab results. To illustrate the complexity of interpreting and accessing online lab results, the authors created a Customer Journey Map to contextualize the experiences of P16. The journey map depicts a combination of factors such as: eHealth literacy, limited access to providers, difficulty interpreting lab test results. Additionally, recommendations for online lab portal functionality enhancements were discovered through the mapping exercise. This study demonstrated that along with providing citizens with access to digital health technologies and services, considerations to eHealth literacy, the digital divide and health equity are paramount. As evidenced by the visualization, journey maps hold promise to serve as efficient tools to build empathy and identify the unique needs and perspectives of citizens.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».