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Enregistrement W4396708505 · doi:10.1371/journal.pone.0299005

The relationship between patient experience and real-world digital health access in primary care: A population-based cross-sectional study

2024· article· en· W4396708505 sur OpenAlexaffabout
Zain Pasat, Chi‐Ling Joanna Sinn, Bahram Rahman, Anastasia Gayowsky, Cynthia Lokker, Jean‐Éric Tarride, Mohamed Alarakhia, Andrew P. Costa

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityPrograms for Assessment of Technology in Health Research InstituteImpact
Organismes subventionnairesJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineTelehealthOddsContext (archaeology)Digital healthHealth careOdds ratioFamily medicinePatient experienceLogistic regressionTelemedicinePatient portalCross-sectional studyPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementing digital health technologies in primary care is anticipated to improve patient experience. We examined the relationships between patient experience and digital health access in primary care settings in Ontario, Canada. We conducted a retrospective cross-sectional study using patient responses to the Health Care Experience Survey linked to health and administrative data between April 2019-February 2020. We measured patient experience by summarizing HCES questions. We used multivariable logistic regression stratified by the number of primary care visits to investigate associations between patient experience with digital health access and moderating variables. Our cohort included 2,692 Ontario adults, of which 63.0% accessed telehealth, 2.6% viewed medical records online, and 3.6% booked appointments online. Although patients reported overwhelmingly positive experiences, we found no consistent relationship with digital health access. Online appointment booking access was associated with lower odds of poor experience for patients with three or more primary care visits in the past 12 months (adjusted odds ratio 0.16, 95% CI 0.02-0.56). Younger age, tight financial circumstances, English as a second language, and knowing their primary care provider for fewer years had greater odds of poor patient experience. In 2019/2020, we found limited uptake of digital health in primary care and no clear association between real-world digital health adoption and patient experience in Ontario. Our findings provide an essential context for ensuing rapid shifts in digital health adoption during the COVID-19 pandemic, serving as a baseline to reexamine subsequent improvements in patient experience.

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)0,004
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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