The views and expectations of young healthy adults about using an online personal health record
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Personal health records (PHRs) are tools that allow individuals to access, share and manage their health information online. PHRs have received considerable interest and investment in recent years, because they are thought to have the potential to promote patient self-management and greater involvement in their own care. Despite apparent public interest and a proliferation of available options, adoption rates remain low. There is a gap in our understanding as to why people are choosing to use or not use PHRs, and what different populations of users might want from such a tool. In particular, young adults could be a potential group to target with preventative strategies using a PHR, since technology is much more integrated in their everyday life.OBJECTIVE: This qualitative descriptive study therefore aimed to explore the views and expectations of young healthy adults about using an online personal health record. METHODS: Four focus groups were conducted with a total of 29 participants (18-34 years old) from a community setting in Montreal, Canada. Interviews were transcribed and analyzed with inductive thematic analysis. RESULTS: With respect to how young adults viewed PHRs, three broad themes were identified: perceived advantages to using a PHR; future PHR users; and concerns about PHRs. In terms of what they themselves expected from using a PHR, different themes were elaborated: characteristics of an “ideal” PHR; using the PHR for preventative health; taking more control over their health; and making the PHR worthwhile. A conceptual framework of factors influencing expectations of PHR use in this population is proposed.CONCLUSION: The findings suggest that what young adults perceive as benefits of a PHR may not be the same things that motivate them to actually use a PHR. The results emphasize the fact that more research is needed to understand the expectations and anticipated use of different populations in designing a patient-centered tool. The proposed framework can be used as a basis and tested in future research on PHR adoption.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».