Implementation and Evaluation of a Social Networking Service-based Mobile Patient-generated Health Data System with Direct Electronic Medical Record Integration: A Prospective Observational Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patient-generated health data (PGHD) can enhance patient-centered care by improving disease awareness and preparedness for clinical encounters. However, automated incorporation of PGHD into electronic medical records (EMRs), which is a prerequisite for broader clinical implementation, remains technically and administratively challenging. Objective This study describes the development of Miri-Alimi , a PGHD collection platform that delivers mobile social networking service–based previsit questionnaires with automated transfer of structured patient responses into the EMR, and evaluates patient participation, EMR documentation quality, and user satisfaction in a cardiology outpatient clinic. Methods This single-center observational study was conducted between August and November 2024 and included 751 consecutive cardiology outpatients, comprising 282 first-visit patients and 469 patients attending follow-up visits for heart failure. All eligible patients received a previsit electronic questionnaire link via KakaoTalk or multimedia messaging service prior to their scheduled visit. The primary outcomes were the overall survey response rate among all enrolled patients and EMR documentation completeness among follow-up patients with heart failure. Documentation quality was evaluated based on 3 prespecified parameters relevant to routine heart failure care—dyspnea, peripheral edema, and medication adherence status—and was quantified using an EMR completeness score ranging from 0 to 3. Secondary outcomes included patient and provider satisfaction assessed using postvisit 5-point Likert-scale surveys. Firth penalized logistic regression was used to evaluate the association between survey response status and EMR completeness, with adjustment for age and sex. Results The response rate was 38.5% (289/751), including 48.9% (138/282) of new patients and 32.2% (151/469) of follow-up patients with heart failure. Responders were younger than nonresponders (mean 62.0, SD 15.7 years vs mean 69.8, SD 12.5 years; P <.001). Among the follow-up patients with heart failure, EMR completeness was higher among responders (median score 3, IQR 3‐3) than among nonresponders (median score 0, IQR 0‐1; P <.001). Patient satisfaction was high: 82.9% (63/76) to 92.1% (70/76) agreed that the system was appropriate, easy to use, and helpful, and 78.9% (60/76) completed the survey in <10 minutes. Both cardiologists and 7 of the 8 participating nurses supported continued use of the system, citing workflow efficiency gains. Conclusions Miri-Alimi enabled patient-friendly PGHD collection without requiring log-ins or a dedicated app and demonstrated direct transfer of patient responses into the EMR. Its use was associated with effective transfer and structured integration of PGHD into the EMR, as well as high satisfaction among survey respondents and participating staff. Further studies should evaluate sustainability and associations with long-term clinical outcomes across diverse care settings.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».