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Enregistrement W4389139895 · doi:10.2196/51126

Reasons for Acceptance or Rejection of Online Record Access Among Patients Affected by a Severe Mental Illness: Mixed Methods Study

2023· article· en· W4389139895 sur OpenAlexvenueno aff
Julian Schwarz, Eva Meier-Diedrich, Katharina Neumann, Martin Heinze, Yvonne Eisenmann, Samuel Thoma

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésThematic analysisMedicineMental healthMental illnessDistressDescriptive statisticsQualitative researchFamily medicinePsychologyPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the past few years, online record access (ORA) has been established through secure patient portals in various countries, allowing patients to access their health data, including clinical notes ("open notes"). Previous research indicates that ORA in mental health, particularly among patients with severe mental illness (SMI), has been rarely offered. Little is known about the expectations and motivations of patients with SMI when reading what their clinicians share via ORA. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the reasons why patients with SMI consider or reject ORA and whether sociodemographic characteristics may influence patient decisions. METHODS: ORA was offered to randomly selected patients at 3 university outpatient clinics in Brandenburg, Germany, which exclusively treat patients with SMI. Within the framework of a mixed methods evaluation, qualitative interviews were conducted with patients who chose to participate in ORA and those who declined, aiming to explore the underlying reasons for their decisions. The interviews were transcribed and analyzed using thematic analysis. Sociodemographic characteristics of patients were examined using descriptive statistics to identify predictors of acceptance or rejection of ORA. RESULTS: Out of 103 included patients, 58% (n=60) wished to read their clinical notes. The reasons varied, ranging from a desire to engage more actively in their treatment to critically monitoring it and using the accessible data for third-party purposes. Conversely, 42% (n=43) chose not to use ORA, voicing concerns about possibly harming the trustful relationship with their clinicians as well as potential personal distress or uncertainty arising from reading the notes. Practical barriers such as a lack of digital literacy or suspected difficult-to-understand medical language were also named as contributing factors. Correlation analysis revealed that the majority of patients with depressive disorder desired to read the clinical notes (P<.001), while individuals with psychotic disorders showed a higher tendency to decline ORA (P<.05). No significant group differences were observed for other patient groups or characteristics. CONCLUSIONS: The adoption of ORA is influenced by a wide range of motivational factors, while patients also present a similar variety of reasons for declining its use. The results emphasize the urgent need for knowledge and patient education regarding factors that may hinder the decision to use ORA, including its practical usage, its application possibilities, and concerns related to data privacy. Further research is needed to explore approaches for adequately preparing individuals with SMI to transition from their inherent interest to active engagement with ORA. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trial Register DRKS00030188; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00030188.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,458 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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