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Enregistrement W4404789014 · doi:10.2196/60506

A Comparison of Patient and Provider Perspectives on an Electronic Health Record–Based Discharge Communication Tool: Survey Study

2024· article· en· W4404789014 sur OpenAlexvenueno aff
Dorothy Yingxuan Wang, Eliza Lai‐Yi Wong, Annie Wai-Ling Cheung, Kam‐Shing Tang, Eng‐Kiong Yeoh

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintBridging (networking)Electronic health recordHealth recordsComputer scienceHealth careWorld Wide WebComputer securityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hospital discharge for older adult patients carries risks. Effective patient-provider communication is crucial for postacute care. Technology-based communication tools are promising in improving patient experience and outcomes. However, there is limited evidence comparing patient and provider user experiences on a large-scale basis, hindering the exploration of true patient-provider shared understanding. Objective: This study aimed to evaluate an electronic health record-based discharge communication tool by examining and comparing patient and provider perspectives. Methods: This study comprised a cross-sectional self-administered staff survey and a pre-post cross-sectional patient survey. Physicians, nurses, and older adult patients aged 65 years and older discharged from 4 public hospitals were included. Patient-provider comparison items focused on 3 aspects of the design quality of the tool (information clarity, adequacy, and usefulness) and overall satisfaction with the tool. In addition, patients' experience of discharge information and their medication-taking behaviors before and after the program implementation were compared based on a validated local patient experience survey instrument. Providers' perceived usefulness of this tool to their work and implementation intentions were measured based on the technology acceptance model to enhance understanding of their experiences by conducting structural equation modeling analysis. Results: A total of 1375 and 2353 valid responses were received from providers and patients, respectively. Patients' overall satisfaction with this communication tool is significantly higher than providers', and patients rated the information clarity and usefulness presented by this tool higher as well (P<.001). However, patients rated information adequacy significantly lower than providers (P<.001). Meanwhile, patients reported a significant improvement in their experience of discharge medication information, and fewer patients reported side effects encounters after the program implementation (126/1083, 11.6% vs 111/1235, 9%; P=.04). However, providers showed inconsistent implementation fidelity. Providers' perceived quality of the tool design (β coefficient=0.24, 95% CI 0.08-0.40) and perceived usefulness to their work (β coefficient=0.57, 95% CI 0.43-0.71) significantly impacted their satisfaction. Satisfaction can significantly impact implementation intentions (β coefficient=0.40, 95% CI 0.17-0.64), which further impacts implementation behaviors (β coefficient=0.16, 95% CI 0.10-0.23). Conclusions: A notable disparity exists between patients and health care providers. This may hinder the achievement of the tool's benefits. Future research should aim for a comprehensive overview of implementation barriers and corresponding strategies to enhance staff performance and facilitate patient-provider shared understanding.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,353 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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