MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402720408 · doi:10.2196/59584

Improving How Caregivers of People Living With Dementia Are Identified in the Electronic Health Record: Qualitative Study and Exploratory Chart Review

2024· article· en· W4402720408 sur OpenAlexvenueno aff
Ariel R. Green, Cynthia M. Boyd, Rosalphie Quiles, Andrea E. Daddato, Kathy Gleason, Tobie E Taylor McPhail, Marcela D. Blinka, Nancy L. Schoenborn, Jennifer L. Wolff, Elizabeth A. Bayliss, Rebecca S. Boxer

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPreprintChartElectronic health recordDementiaQualitative researchExploratory researchGerontologyMedicinePsychologyWorld Wide WebComputer scienceHealth careSociologyDiseasePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Family and unpaid caregivers play a crucial role in supporting people living with dementia; yet, they are not systematically identified and documented by health systems. Objective: The aims of the study are to determine the extent to which caregivers are currently identified and documented in the electronic health record (EHR) and to elicit the perspectives of caregivers and clinical staff on how to best identify, engage, and support caregivers of people living with dementia through the EHR. Methods: People with dementia were identified based on International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) codes or dementia medications in the EHR. A chart review of people with dementia characterized how caregiver information was documented and whether caregivers had shared access to the patient portal. Caregivers of eligible people with dementia were then recruited through mailed letters and follow-up calls to the homes of people with dementia. We conducted semistructured interviews with caregivers, clinicians, and staff involved in the care of people with dementia within 2 health systems in Maryland and Colorado. Transcripts were analyzed using a mixed inductive and deductive approach. Results: Caregivers of people with dementia (N=22) were usually identified in the "contact information" or "patient contacts" tab (n=20, 91%) by their name and relation to the people with dementia; this tab did not specify the caregiver's role. Caregivers were also mentioned, and their roles were described to a varying degree in clinical notes (n=21, 96%). Of the 22 caregivers interviewed, the majority (n=17, 77%) reported that the people with dementia had additional caregivers. The presence of multiple caregivers could be gleaned from most charts (n=16, 73%); however, this information was not captured systematically, and caregivers' individual contributions were not explicitly recorded. Interviews with 22 caregivers and 16 clinical staff revealed two major themes: (1) caregiving arrangements are complex and not systematically captured or easy to locate in the EHR and (2) health systems should develop standardized processes to obtain and document caregiver information in the EHR. Conclusions: This exploratory chart review and qualitative interview study found that people with dementia frequently have multiple caregivers, whose roles and needs are captured inconsistently in the EHR. To address this concern, caregivers and clinical staff suggested that health systems should develop and test workflows to identify caregivers, assess their needs at multiple touchpoints, and record their information in extractable EHR fields.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR AgingMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207