Identifying, Engaging, and Supporting Care Partners in Clinical Settings: Protocol for a Patient Portal–Based Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, the landscape of unpaid care delivery is both challenging and complex, with millions of individuals undertaking the vital role of helping families (broadly defined) manage their health care and well-being. This includes 48 million caregivers of adults, 42 million of whom are caregivers of adults aged 50 years or older. These family care partners provide critical and often daily support for tasks such as dressing and bathing, as well as managing medications, medical equipment, appointments, and follow-up care plans. OBJECTIVE: This study aimed to implement a novel patient portal-based intervention to identify, engage, and support care partners in clinical settings. METHODS: The project team collaborated with 3 health care organizations (6 primary care practices in total) to design and implement a patient portal-based intervention. Three days in advance of a visit, patients were invited to log on to their patient portal account and answer a brief questionnaire as part of the routine electronic check-in process asking them to (1) identify themselves as the patient or someone answering for the patient, (2) report major life changes, (3) set the agenda for the upcoming visit, and (4) report on care partner responsibilities. Respondents' answers to this brief questionnaire were available to providers ahead of the visit. Patients with care partner responsibilities, as well as care partners answering the questionnaire on behalf of patients, were provided a link to the ARCHANGELS Caregiver Intensity Index to measure the intensity of their caregiving role and motivate care partners to connect with suggested state and local resources. RESULTS: The intervention was launched in September 2022 at Organization A. Organization B launched in May 2023 in one clinic and June 2023 in the other. In focus groups, staff and clinicians reported that the intervention was easy to implement and did not cause workflow disruption. At 6 months post implementation, across both organizations, a total of 22,152 patients had received questionnaires and 13,825 (62.4%) had submitted completed questionnaires. Full data will be reported at the completion of the intervention period. CONCLUSIONS: Early results suggest that the intervention could be an easily scalable and adaptable method of identifying and supporting care partners in clinical settings. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66708.
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 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 | 0,045 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,014 |
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 ».