Studied factors and metrics of patient portal use among people with HIV: a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
For people living with HIV (PLHIV), patient portals could facilitate access to personal health records while promoting self-management and retention in care. Given the apparent heterogeneity in the studied factors influencing portal use among PLHIV and the metrics used in research, we conducted a rapid scoping review to inventory them. Two databases were searched (Medline and Embase on the Ovid platform) from conception until 15 September 2023. Two reviewers screened all records and full texts. Studies published in English, employing quantitative methods, including a portal usage metric, and involving PLHIV were included. Influencing factors and metrics were classified based on categorizations generated from previous relevant reviews. From 1421 records, 188 full-text studies were assessed, and 18 were included. Published between 2010 and 2022 and mostly from the USA (94%), these studies identified 35 portal usage metrics in five categories (e.g., patient use/adoption, frequency, duration). Similarly, 35 influencing factors were identified, mainly health-related (e.g., HIV viral load) or demographic (e.g., race/ethnicity). This review confirmed the heterogeneity of metrics and influencing factors concerning patient portal use among PLHIV. Developing a conceptual framework of influencing factors and a taxonomy of use metrics could help orient and harmonize future research in this area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».