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Enregistrement W4416732278 · doi:10.2196/85205

Screening by Health Care Systems for Barriers to Patient Engagement With Digital Health Care: Cross-Sectional Survey Study

2025· article· en· W4416732278 sur OpenAlexvenueno aff
Jonathan Shih, Andersen Yang, Vivian E Kwok, Amy R. Sheon, Emilia H. De Marchis, Lisa C. Diamond, Marika Dy, Courtney R. Lyles, Carmen Ma, Nilpa D. Shah, Kelsey Natsuhara, Jorge A. Rodriguez, Urmimala Sarkar, Anjana E. Sharma, Elaine C. Khoong

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of Health
Mots-clésDigital healthWorkforcePsychological interventionHealth careEquity (law)Digital divideDigital transformationHealth policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital health tools, including patient portals, telemedicine, and mobile health apps, are increasingly a core part of health care. Digital readiness, encompassing both digital access and literacy, is crucial for enabling patients to effectively engage with the increasing number of digital health tools. Despite growing recognition of digital readiness as a health-related social need, little is known about digital readiness screening practices. OBJECTIVE: We aimed to assess the extent of digital readiness screening and the organizational factors associated with screening. METHODS: From January to May 2024, we administered an online survey to a convenience sample of clinicians or informatics leaders from US health care systems. Our primary outcome was whether the respondent reported that their organization screened for digital readiness (yes vs no), and the secondary outcome was self-reported barriers to screening. We asked respondents to report characteristics related to their health system, including health system type, geographic area, payers accepted, patient population characteristics, screening practices for health-related social needs (eg, screening for food insecurity), and awareness of digital inclusion policies and programs. Using bivariate logistic regression models, we examined organizational characteristics associated with screening for digital readiness. RESULTS: Of 144 total respondents, 64 (44%) reported screening patients for digital readiness. Organizations serving uninsured patients had lower odds of screening (odds ratio [OR] 0.32, 95% CI 0.14-0.72). Less than half of respondents to the digital readiness survey (47/99, 47%) were familiar with any digital readiness-related policy, but screening was more likely when respondents were familiar with at least one policy or program promoting equitable digital readiness (OR 6.6, 95% CI 2.4-20.6). Screening for other health-related social needs was not associated with digital readiness screening. The most frequently cited barriers to screening for digital readiness were lack of resources to address digital access (n=45, 45%), lack of resources to implement screening (n=42, 42%), and lack of time (n=41, 41%). CONCLUSIONS: Digital readiness screening has had limited adoption in US health care systems, particularly in settings serving the populations most likely to experience challenges with digital access or literacy. The limited adoption of digital readiness screening likely reflects lower awareness of digital readiness as a social need and a lack of infrastructure to support its uptake, such as standardized screening questions or a workforce trained on how to screen for and intervene on barriers to digital readiness. Low awareness of digital equity policies that might incentivize digital readiness screening further hinders adoption. Without increased adoption of digital readiness screening and/or interventions to mitigate barriers to digital readiness, digital health tools are unlikely to be accessible to or benefit all populations. Multilevel interventions, including policy changes and workforce training, are likely necessary to increase the adoption of digital readiness screening and mitigation efforts that address barriers to digital exclusion.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,424 · 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'étudeObservationnel
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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