Patient Experiences and Perspectives When MyChart is Introduced in a Large Community Hospital: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient portals, or secure websites linked to electronic medical records, have emerged as tools to provide patients with timely access to their health information. To support the potential benefits of patient portals such as improved engagement in health care, it is essential to understand how patients and caregivers experience these portals. OBJECTIVE: This study aimed to explore patient and caregiver experiences, facilitators, and barriers to accessing and using a patient portal called MyChart during the initial stages of its implementation. METHODS: We applied explanatory sequential mixed methods to conduct a web-based questionnaire and semistructured interviews with MyChart users and nonusers at a large community hospital in Ontario, Canada. Among users, we explored user satisfaction with MyChart, its impact on care, and areas for improvement. For nonusers, we explored barriers to MyChart access and willingness to use it in the future. Descriptive statistics and thematic analysis were used for data analysis. RESULTS: A total of 5651 patients and caregivers completed the web-based questionnaire and 18 (12 users and 6 nonusers) participated in interviews. MyChart users primarily learned about the portal through email (n=1288, 39%), after-visit summaries (n=953, 29%), and hospital staff (n=408, 12%). Nonusers cited lack of awareness (n=1291, 59%) and registration difficulties (n=707, 32%) as some barriers to activation and adoption, but the majority would consider activating and using MyChart if they could learn more about it (n=1126, 54%). Users valued MyChart for preparing for health care encounters but expressed dissatisfaction with limited features and access to medical history and test results, whereas nonusers tended to be unsure about the benefits of using MyChart, especially if they were infrequent health care users. CONCLUSIONS: Patient portals offer benefits, but barriers to access and limited functionality can hinder widespread use. To enhance the adoption and potential benefits of patient portals, targeted outreach and comprehensive access to health information are essential to promote positive and seamlessly integrated health care experiences.
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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».