MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401979813 · doi:10.2196/56332

Leveraging an Electronic Health Record Patient Portal to Help Patients Formulate Their Health Care Goals: Mixed Methods Evaluation of Pilot Interventions

2024· article· en· W4401979813 sur OpenAlexvenueno aff
Jody Naimark, Mary E. Tinetti, Tom Delbanco, Zhiyong Dong, Kendall Harcourt, Jessica Esterson, Peter Charpentier, Jan Walker

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHartford Foundation for Public GivingJohn A. Hartford Foundation
Mots-clésPsychological interventionElectronic health recordPatient portalHealth recordsHealth careMedicineNursingMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with multiple chronic conditions face complex medical regimens and clinicians may not focus on what matters most to these patients who vary widely in their health priorities. Patient Priorities Care is a facilitator-led process designed to identify patients' priorities and align decision-making and care, but the need for a facilitator has limited its widespread adoption. OBJECTIVE: The aims of this study are to design and test mechanisms for patients to complete a self-directed process for identifying priorities and providing their priorities to clinicians. METHODS: The study involved patients of at least 65 years of age at 2 family medicine practices with 5 physicians each. We first tested 2 versions of an interactive website and asked patients to bring their results to their visit. We then tested an Epic previsit questionnaire derived from the website's questions and included standard previsit materials. We completed postintervention phone interviews and an online survey with participating patients and collected informal feedback and conducted a focus group with participating physicians. RESULTS: In the test of the first website version, 17.3% (35/202) of invited patients went to the website, 11.4% (23/202) completed all of the questions, 2.5% (5/202) brought results to their visits, and the median session time was 43.0 (IQR 28.0) minutes. Patients expressed confusion about bringing results to the visit. After clarifying that issue in the second version, 15.1% (32/212) of patients went to the website, 14.6% (31/212) completed the questions, 1.9% (4/212) brought results to the visit, and the median session time was 35.0 (IQR 35.0) minutes. In the test of the Epic questionnaire, 26.4% (198/750) of patients completed the questionnaire before at least 1 visit, and the median completion time was 14.0 (IQR 23.0) minutes. The 8 main questions were answered 62.9% (129/205) to 95.6% (196/205) of the time. Patients who completed questionnaires were younger than those who did not (72.3 vs 76.1 years) and were more likely to complete at least 1 of their other assigned questionnaires (99.5%, 197/198) than those who did not (10.3%, 57/552). A total of 140 of 198 (70.7%) patients responded to a survey, and 86 remembered completing the questionnaire; 78 (90.7%) did not remember having difficulty answering the questions and 57 (68.7%) agreed or somewhat agreed that it helped them and their clinicians to understand their priorities. Doctors noted that the sickest patients did not complete the questionnaire and that the discussion provided a good segue into end-of-life care. CONCLUSIONS: Embedding questionnaires assaying patient priorities into patient portals holds promise for expanding access to priorities-concordant care.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetChronic Disease Management Strategies→Travaux en français237 207→