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Enregistrement W4406773882 · doi:10.2196/50294

Prescription Refill Adherence Before and After Patient Portal Registration in Among General Practice Patients in England Using the Clinical Practice Research Datalink: Longitudinal Observational Study

2025· article· en· W4406773882 sur OpenAlexvenueno aff
Abrar Alturkistani, Thomas Beaney, Geva Greenfield, Céire Costelloe

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMedicineMedical prescriptionPreprintClinical PracticeMedical physicsFamily medicineNursingWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patient portal use has been associated with improved patient health and improved adherence to medications, including statins. However, there is limited research on the association between patient portal registration and outcomes such as statin prescription refill adherence in the context of the National Health Service of England, where patient portals have been widely available since 2015. Objective: We aimed to explore statin prescription refill adherence among general practice patients in England. Methods: This study was approved by the Clinical Practice Research Datalink Independent Scientific Advisory Committee (ID: 21_000411). We used patient-level general practice data from the Clinical Practice Research Datalink in England. The data included patients with cardiovascular disease, diabetes, and chronic kidney disease, who were registered on the patient portal. The primary aim was to investigate whether statin prescription refill adherence, defined as ≥80% adherence based on the medication possession ratio, improved after patient portal registration. We used a multilevel logistic regression model to compare aggregate adherence 12 months before and 12 months after patient portal registration. Results: We included 44,141 patients in the study. The analysis revealed a 16% reduction in the odds of prescription refill adherence 12 months after patient portal registration (odds ratio [OR]: 0.84, 95% CI 0.81-0.86) compared to 12 months before registration in the fully adjusted model for patient- and practice-level variables. Conclusions: This study evaluated prescription refill adherence after patient portal registration. Registering to the portal does not fully explain the mechanisms underlying the relationship between patient portal use and health-related outcomes such as medication adherence. Although a small reduction in prescription refill adherence was observed, this reduction disappeared when the follow up time was reduced to 6 months. Given the limitations of the study, reduction in prescription refill adherence cannot be entirely attributable to patient portal registration. However, there may be potential confounding factors influencing this association which should be explored through future research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations0
Publié2025
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