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Enregistrement W4388011218 · doi:10.2196/48008

Experiences of Patients With Mental Health Issues Having Web-Based Access to Their Records: National Patient Survey

2023· article· en· W4388011218 sur OpenAlexvenueno aff
Jonas Moll, Gunilla Myreteg, Hanife Rexhepi

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthWorryMedicineHealth careFamily medicinePsychiatryPsychologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sharing mental health notes through patient accessible electronic health records (PAEHRs) is controversial. Many psychiatric organizations and regions in Sweden have resisted the implementation, as clinicians worry about possible harms when patients are reading their notes. Despite the documented benefits of PAEHRs, there is still a lack of knowledge regarding whether patients with mental health issues could reap similar benefits of reading their notes as other patient groups. OBJECTIVE: The aim of the study is to examine the use, attitudes, and experiences of patients with mental health issues by reading their notes in the PAEHR and, moreover, whether their experiences differ from other patient groups, and if so, how. METHODS: A national patient survey was conducted with answers from 2587 patients from different patient groups. In total, 504 respondents (19.5%) indicated that they experienced a mental health disease. Answers from this patient group were compared to the answers from all other respondents. Survey questions related to attitudes, information usage, and effects on contacts with care were selected for analysis. Mann-Whitney U tests were used to detect groupwise differences. RESULTS: Patients with mental health issues use PAEHRs for checking that they have received the right care (mean_mental health 2.83, SD_mental health 1.39; mean_others 2.62, SD_others 1.37; P=.002) or suspected inaccuracies (mean_mental health 2.55, SD_mental health 1.34; mean_others 2.31, SD_others 1.30; P=.001), blocking access for professionals in other specialties (mean_mental health 3.43, SD_mental health 1.46; mean_others 3.04, SD_others 1.42; P<.001), and checking which care professionals have accessed their record (mean_mental health 4.28, SD_mental health 1.14; mean_others 4.05, SD_others 1.25; P<.001) to a significantly higher degree than other patients. On the other hand, the results show that a significantly lower proportion of patients with mental health issues (mean_mental health 3.38, SD_mental health 1.21; mean_others 3.52, SD_others 1.18; P=.02) believe that PAEHRs help them in shared decision-making compared to other patient groups. CONCLUSIONS: Patients with mental health issues who took part in the survey, as a group, express some minor differences in both the use of the PAEHR and their experiences regarding its usefulness, as compared to other patients, as a group. This patient group shows a slightly higher interest in 2 types of use: checking for accuracy of care in the record and blocking access to mental health notes for professionals from other parts of the health care system. Compared to other patient groups, these patients are less likely to experience that the PAEHR is a support in shared decision-making. The study indicates that the benefits of PAEHR on a general level are the same for this patient group as for other patients. The study does not support clinicians' worry about possible harm to this patient group. Further research is however needed.

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)0,007
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,389 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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