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Enregistrement W4415815624 · doi:10.1001/amajethics.2025.815

How Could Legal Standards Promote Equitable Access to EHRs?

2025· article· en· W4415815624 sur OpenAlexaff
Jessica L. Roberts

Notice bibliographique

RevueThe AMA Journal of Ethic · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth recordsConfidentialityThe InternetAccess to medicinesLegal actionAccess to information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic health records (EHRs) enable patients to access their health records anytime, from anywhere with internet connectivity.Yet not all Americans benefit from these innovations.EHRs can be hard to access for people with a range of disabilities.This lack of access perpetuates inequity and, thus, demands ethical and legal attention.Some federal laws and regulations require accessible EHRs, but even these protections can fall short.This article argues that more clearly defined obligations for EHR developers and clinicians are necessary.Accessing Health Information Electronic health records (EHRs) have made obtaining health data easier than ever before.EHRs are effectively "digitized medical chart[s]" 1 that allow clinicians to readily access and manage patients' information.Integrating EHRs into clinical practice can increase efficiency and improve quality of care. 1,2Specifically, EHRs allow clinicians to coordinate treatment plans with other clinicians and to detect and mitigate errors.Patients, too, can review parts of their health records 24 hours a day, 365 days a year, from anywhere with an internet connection.Patients' reading and understanding of key information in their EHRs can motivate communication and adherence.However, not all patients can reap these benefits.Americans with disabilities experience significant health inequity, and inaccessible EHRs could exacerbate that inequity.Moreover, issues that impede access for patients with disabilities could also affect other populations, such as elderly patients and patients with limited education. 2Inaccessible EHRs are at odds with clinicians' legal 3 and ethical duties 4,5,6,7 to practice inclusively.Thankfully, current federal regulations require covered providers to ensure that information technology is accessible to those with disabilities. 8lthough federal disability rights laws do not apply to technology developers 3,9 and can go underenforced, 10 ethical duties of both clinicians and EHR developers provide a foundation on which to ground health systems' parallel duties to ensure that patients with disabilities can meaningfully access and use their health data. Inaccessibility of EHRsMany websites and apps are inaccessible to people with disabilities.They might use small font, include content written at a high literacy level, rely on complex and hard-tonavigate user interfaces, lack the capacity to customize, or be incompatible with

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,421 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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