Unlocking Digital Health: Inequalities in the adoption of a Patient Portal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Digital health apps and patient portals are proposed as part of the drive from ‘analogue to digital’ care for the NHS 10 Year Plan. Without mitigation strategies, digital inequalities could arise as a result and more evidence is needed to understand how to mitigate this. Methods As part of an equalities impact assessment, a retrospective cross-sectional analysis was conducted examining patient portal activation among patients invited to outpatient appointments at two large south-east London Hospital Trusts between May 1st and November 1st, 2024. Results 503,688 patients invited to attend outpatients during the study period, 52.7% of patients invited to attend outpatients had activated the patient portal. Availability of email contact details were strongest determinant for likelihood of onboarding (OR 10.86; CI 10.60-11.12). Multivariate logistic regression models showed the following groups were less likely to activate the patient portal. Men (odds ratio 0.84 (CI:0.83–0.85), extremes of age (71-80 years or 11-20 years), those mixed or undefined ethnicity OR 0.58 (CI 0.57– 0.59), black ethnicities OR 0.62 (CI 0.61–0.64) or un-recorded ethnicities OR 0.72 (CI 0.7– 0.74) and those with highest degree of socio-economically deprivation (IMD group 1) OR 0.68 (CI 0.65–0.72). Conclusion This large scale roll-out of a digital health portal provide empirical evidence of factors which drive digital inequalities for patients of two major London NHS Trusts. The observed disparities across demographic and socioeconomic dimensions and simple reliable digital contact mechanisms highlight the risk that digital healthcare initiatives may inadvertently produce new types of inequalities. What is the paper about? Were there inequalities in activation of the patient portal, MyChart, in the Apollo programme, by demographic characteristics of the patients? Yes. Table 1 Were the observed inequalities attributable to confounding? No. In a multivariate logistic regression, the inequalities persisted across all variables. Figure 1 Could the inequalities be explained by differential access to email and mobile phones across the groups? For several variables, adjusting for the presence of email address and mobile phone number attenuated the strength of the relationship with Patient Portal activation. It did not remove the effect for any variable and the relationship with ethnicity was barely affected. Figure 2
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».