Providers’ Perspectives on Electronic Data- Sharing with Patients: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about data sharing between healthcare providers and their patients.In the wake of the COVID-19 pandemic and the dramatic shift to virtual care delivery, there is a growing imperative to understand the types of patient-generated data used in patient care; the digital tools, functionalities, and processes used in sharing these data; and the barriers and facilitators to data sharing.This descriptive qualitative study explored the electronic data-sharing practices of primary healthcare providers with their patients.Providers' (n=14) electronic data-sharing practices during the pandemic and their use of asynchronous and synchronous digital data-sharing modalities were highly variable.Most providers used telephone as their main synchronous modality for data sharing, with asynchronous modalities used to a limited extent or to complement synchronous data sharing.Providers who rarely used asynchronous modalities only collected patient-generated data in select circumstances.Barriers and facilitators of datasharing practices included digital infrastructure, integration, cost, patient factors, and provider factors such as care team composition, capacity, and percentage of virtual to in-person visits.Identifying solutions to support and enable providers and their patients with integrated digital tools and technologies and best practices for data sharing is necessary to optimize quality care and address care gaps.
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 | 0,030 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».