Feasibility and Effectiveness of an Urgent Care–Community Partnership to Reduce Disparities in Patient Portal Uptake: Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient portals demonstrate significant potential for improving health care engagement but face critical adoption challenges. Disparities persist across different demographic groups, creating a digital divide in health care access. Targeted training strategies, particularly personalized and one-on-one approaches, show promise in increasing portal utilization. Innovative solutions, like community health workers specializing in digital navigation, offer a potential pathway to reduce enrollment barriers. The key challenge remains developing a scalable, cost-effective training model. Objective: Our quality improvement (QI) project aimed to assess the feasibility and effectiveness of a collaborative effort between a free community-based digital navigation program and an urgent care clinic in facilitating patient access to their portal. Methods: We created the Digital Health Equity Navigation Training (DHENT) program to improve patient portal access and usage. The program used a train-the-trainer model to scale up patient portal training across the community. DHENT trainers partnered with urgent care physicians to enroll patients in the portal. Physicians briefly explained portal benefits and referred interested patients for DHENT assistance. Trainers then contacted patients by phone to help with enrollment and navigation. We employed 3 Plan-Do-Study-Act cycles to understand the feasibility of the collaboration. We used descriptive statistics to describe participant characteristics and referral processes. Results: The collaboration was marginally successful, exceeding referral targets by 27.7% (115/90). Most patients were under 60 years old (94/115, 81.7%) and White (78/115, 67.8%). There was a significant delay in contact, averaging 37 days. While 4.8% (5/104) of patients accessed the portal with DHENT trainer assistance, 9.6% (10/104) had already signed up independently after their urgent care visit. Conclusions: Overall, we found our partnership had a moderate impact, and only a low dose of intervention and resources were needed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».