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Enregistrement W4412955654 · doi:10.2196/69747

Providing Mobile Patient Access to Their Electronic Secondary Care Patient Record in Adults With Cystic Fibrosis: Results of a Prospective, Parallel, Randomized Open-Pilot Quantitative Study

2025· article· en· W4412955654 sur OpenAlexvenueno aff
H. Chadwick, Akhil Sawant, H. White, Lindsey Gillgrass, Giulia Spoletini, I. Clifton, C. Etherington, D. Peckham

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineOpen labelCystic fibrosisPilot trialElectronic health recordRandomized controlled trialSurgeryWorld Wide WebComputer scienceHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Leeds regional adult and pediatric cystic fibrosis (CF) services introduced a modified primary care electronic health care record (EHR) in 2007. This resulted in a dramatic improvement in efficiency while providing the benefits of primary care developments, including full Patient Access to their records. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility, benefits, usability, and acceptability to patients of providing secure access to linked secondary care in CF. METHODS: A prospective, parallel, randomized, open, pilot study with an intervention (EHR access; I) and a control group (no EHR access; C). People with CF were recruited on a consecutive basis, from outpatient clinics or as inpatients on the regional Leeds adult CF unit. At baseline and 6 months, paper-based self-report questionnaires were completed by participants to assess having access to EHR on psychological impact, patient satisfaction, quality of life (QoL), patient and physician relationships, and patterns and rates of adherence to treatment. Perceptions and engagement with Patient Access and computer literacy were also assessed. Once completed, participants were randomized into either the intervention or control group (1:1), with those in the intervention group given instructions about how to gain access and the functions of Patient Access by the research team. RESULTS: A total of 91 people with CF completed the 6-month study (intervention n=45; median age 27.5, IQR 12.0 years; 22 male participants; control group n=46; median age 27.0, IQR 15.0 years; 29 male participants). Median number of logins was 9 (range 1-205). There was no effect of Patient Access on levels of anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7; I=3.0, C=5.0), all symptom QoL scales and seven QoL domains (Cystic Fibrosis Questionnaire-Revised; respiratory I=63.89, C=55.56; weight I=100.00, C=66.67; digestion I=88.89, C=88.89; physical I=60.42, C=50.00; vitality I=54.17, C=41.67; emotional I=86.67, C=66.67; role I=75.0, C=75.0; body image I=77.78, C=66.67; eating disturbances I=88.89, C=100.0; treatment burden I=55.56, C=55.56), levels of depression (Patient Health Questionnaire-9; I=3.0, C=7.0), confidence in managing health care (Patient Activation Measure-13; I=66.67, C=60.63), level of trust in health care professionals (patient and provider perceived efficacy in patient-physician interaction; I=49.0, C=47.0), and computer literacy. Patient Access scored 86% for satisfaction, 82% for ease of use, and 80% for usefulness (Perceived Health Web Site Usability Questionnaire). Of those who had EHR access, 41 of 42 (98%) participants agreed that access to EHR should continue. CONCLUSIONS: This pilot study suggests that providing access to EHR in adults with CF does not appear to have a negative effect (increase levels of anxiety or decrease QoL), and uptake by patients has been very positive. Prospective studies are needed to investigate the long-term effect on objective health outcomes and how we can improve the functionality of such apps from the patient perspective. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06122025; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06122025.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeEssai randomisé
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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