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Enregistrement W4389948948 · doi:10.2196/47080

Patient Portal Use and Risk of Readmissions in Decompensated Cirrhosis: Retrospective Study

2023· article· en· W4389948948 sur OpenAlexvenueno aff
Jeremy Louissaint, Jeffrey T. Gibbs, Abhishek Shenoy, Shirley Cohen‐Mekelburg, Anna S. Lok, Elliot B. Tapper

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePatient portalCirrhosisHepatic encephalopathyLiver diseaseAscitesPopulationHealth careAlcoholic liver diseaseInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient portals are a common electronic medical record tool that allow for the asynchronous exchange of health information between patients and their health care teams. Patients can leverage patient portals to perform tasks such as viewing test results, reviewing clinical notes, and messaging their health care team. The impact of patient portal use on clinical outcomes in cirrhosis is unknown. OBJECTIVE: In this study, we evaluated the relationship between patient portal use patterns and readmissions in cirrhosis. METHODS: We identified 131 patients with decompensated cirrhosis with an index cirrhosis-related admission between May 1, 2018, and May 1, 2019. We then examined patient portal enrollment and use data during the 6-month period preceding the study period. Portal functions evaluated included sending a message, reading a message, and reading a test result. Use was categorized as active (sending a message) and passive (reading a message or test result) and was further stratified as no, moderate, or frequent use based on the frequency of portal function use compared to the mean. The primary outcomes were 90-day and overall readmissions, adjusted for age, model for end-stage liver disease-sodium, alcohol-related cirrhosis etiology, ascites, and hepatic encephalopathy. Portal functions assessed included sending a message, reading a message, and reading a result; the total number of times a portal function was performed was divided by the number of months the patient was enrolled in the patient portal during the 6-month period. RESULTS: The study population was 50.4% (66/131) female, with a mean age of 58 years. Enrollment in the patient portal was 63.4% (83/131), and there was no significant difference in enrollment based on clinical or demographic characteristics. For the entire cohort, 14.5% (19/131) and 22.1% (29/131) of patients were moderate and frequent active users, respectively. Of those enrolled in the patient portal, 97.6% (81/83) of patients were moderate or frequent passive users for both reading a message and reading a test result. Moderate active users had less 90-day readmissions (odds ratio 0.77, 95% CI 0.60-1.00) and overall readmissions (subdistribution hazard ratio 0.42, 95% CI 0.21-0.84), compared to nonactive users. There was no relationship between readmissions and passive use. CONCLUSIONS: Passive use of the patient portal is very high but is not associated with the risk of readmissions in people with decompensated cirrhosis. However, moderately active use of the patient portal is associated with a reduced risk of readmissions. Further work is needed to identify possible confounders and refine key use behaviors that may be protective with regard to the risk of readmission in this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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