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Enregistrement W4285507946 · doi:10.2196/34745

Association Between Patient Portal Use and Perceived Patient-Centered Communication Among Adults With Cancer: Cross-sectional Survey Study

2022· article· en· W4285507946 sur OpenAlexvenueno aff
Maryum Zaidi, Daniel J. Amante, Ekaterina Anderson, Mayuko Ito Fukunaga, Jamie M Faro, Christine Frisard, Rajani S. Sadasivam, Stephenie C. Lemon

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCross-sectional studyAssociation (psychology)MedicinePatient portalFamily medicineEnvironmental healthPsychologyHealth carePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-centered communication (PCC) plays a vital role in effective cancer management and care. Patient portals are increasingly available to patients and hold potential as a valuable tool to facilitate PCC. However, whether more frequent use of patient portals is associated with increased perceived PCC and which mechanisms might mediate this relationship have not been fully studied. OBJECTIVE: The goal of this study was to investigate the association between the frequency of access of patient portals and perceived PCC in patients diagnosed with cancer. We further sought to examine whether this association was mediated by patients' self-efficacy in health information-seeking. METHODS: We used data from the Health Information National Trend Survey 5 (HINTS 5) cycle 3 (2019) and cycle 4 (2020). This analysis includes 1222 individuals who self-reported having a current or past diagnosis of cancer. Perceived PCC was measured with a 7-item HINTS 5-derived scale and classified as low, medium, or high. Patient portal use was measured by a single item assessing the frequency of use. Self-efficacy about health information-seeking was assessed with a 1-item measure assessing confidence in obtaining health information. We used adjusted multinomial logistic regression models to estimate relative risk ratios (RRRs)/effect sizes of the association between patient portal use and perceived PCC. Mediation by health information self-efficacy was investigated using the Baron and Kenny and Karlson-Holm-Breen methods. RESULTS: A total of 54.5% of the sample reported that they had not accessed their patient portals in the past 12 months, 12.6% accessed it 1 to 2 times, 24.8% accessed it 3 to 9 times, and 8.2% accessed it 10 or more times. Overall, the frequency of accessing the patient portal was marginally associated (P=.06) with perceived PCC in an adjusted multinominal logistic regression model. Patients who accessed their patient portal 10 or more times in the previous 12 months were almost 4 times more likely (RRR 3.8, 95% CI 1.6-9.0) to report high perceived PCC. In mediation analysis, the association between patient portal use and perceived PCC was attenuated adjusting for health information-seeking self-efficacy, but those with the most frequent patient portal use (10 or more times in the previous 12 months) were still almost 2.5 times more likely to report high perceived PCC (RRR 2.4, 95% CI 1.1-5.6) compared to those with no portal use. CONCLUSIONS: Increased frequency of patient portal use was associated with higher PCC, and an individual's health information-seeking self-efficacy partially mediated this association. These findings emphasize the importance of encouraging patients and providers to use patient portals to assist in patient-centeredness of cancer care. Interventions to promote the adoption and use of patient portals could incorporate strategies to improve health information self-efficacy.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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