Patient portal registration and healthcare utilisation in general practices in England: a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient portals introduced in most of England's general practices since 2015 have the potential to improve healthcare efficiency. There is a paucity of information on the use of patient portals within the NHS general practices and the potential impact on healthcare utilisation. AIM: To investigate the association between patient portal registration and care utilisation (measured by the number of general practice consultations) among general practice patients. DESIGN & SETTING: A longitudinal analysis using electronic health record data from the Clinical Practice Research Datalink (CPRD). METHOD: = 284 666), aggregating their consultations 1 year before and 1 year after registration. We ran a multilevel negative binomial regression model to examine patient portal registration's association with face-to-face and remote consultations. RESULTS: Patients who registered to the portal had a small decrease in the total number of face-to-face consultations after registering to the patient portal (incidence rate ratio = 0.93, 95% confidence interval [CI] = 0.93 to 0.94). Patients who registered to the portal had an increase in the total number of remote consultations after registering to the portal (incidence rate ratio = 1.16, 95% CI = 1.15 to 1.18). CONCLUSION: The study found minor changes in consultation numbers post-patient portal registration, notably with an increase in remote consultations. While causality between portal registration and consultation number remains unclear, the potential link between patient portal use and healthcare utilisation warrants further investigation, especially within the NHS, where portal impacts are not well-studied. Detailed portal utilisation data could clarify this relationship.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».