Sosiaali ja terveydenhuollon sähköinen asiointi - Kroonisen sairauden omaavien kokemukset ja tarpeet

Sähköisten palveluiden käyttö on lisääntymässä sosiaali- ja terveydenhuollossa. Kansalaisten ja palveluja käyttävien asiakkaiden rooli on myös muuttumassa aktiivisemmaksi ja palvelujen vuorovaikutteisuus lisääntymässä. Sähköisten sosiaali- ja terveyspalveluiden käytön yleisyydestä, käyttäjäkokemuksista, käytön esteistä ja tarpeista tarvitaan tietoa tilanteessa, jossa uusi SOTE-tieto hyötykäyttöön 2020-strategia on juuri valmistunut ja sosiaali- ja terveydenhuollon rakenneuudistus käynnistymässä.Näihin kysymyksiin keskittyvä valtakunnallinen kyselytutkimus toteutettiin touko- ja elokuussa 2014. Väestörekisterikeskuksesta otettiin ositettu satunnaisotos (n=15000) Suomessa asuvista suomea, ruotsia tai venäjää äidinkielenään puhuvista henkilöistä, joille postitettiin paperikysely. Vastaukset painotettiin Suomen väestöä edustavaksi iän, sukupuolen, maakunnan ja kielen mukaan. Lopulliseen analyysiin hyväksyttiin 4 015 vastausta (vastausaste 27 %). Tässä artikkelissa analysoidaan kroonisen sairauden omaavien ja terveiden eroja vastauksissa.Tekniset edellytykset sähköiseen asiointiin olivat käytössä valtaosalla vastanneista. Niiden puute oli yhteydessä korkeaan ikään, vähäiseen liikuntaan ja krooniseen sairauteen. Kroonisen sairauden omaavat käyttivät sähköisiä palveluita odotusarvoa merkitsevästi harvemmin. Huonomman terveydentilan ja kroonisen sairauden omaavat, apua tarvitsevat, useita lääkemääräyksiä saaneet ja palveluita paljon tarvitsevat kokivat odotusarvoa merkitsevästi useammin, että heidän tarvitsemansa palvelu ei ole saatavilla sähköisesti. Kroonisesti sairaat kaipasivat sähköisesti käyttöönsä etenkin omien mittaustulosten seurantatietoa, pääsyä katsomaan reseptejä ja tekemään lääkemääräysten uusintapyyntöjä, pääsyä katsomaan kokeiden ja tutkimusten tuloksia, tietoturvallista yhteyttä ammattilaisiin ja hoitotahdon ilmaisemista sähköisesti.Valtakunnalliset sähköiset palvelut voivat tukea palvelurakenneuudistusta ja auttaa turvaamaan kansalaisille yhdenvertaiset mahdollisuudet hyvinvoinnin edistämiseen ja sellaisiin peruspalveluihin, jotka eivät edellytä fyysistä käyntiä. Monia kroonisesti sairaiden tarvitsemia palveluita ollaan jo kehittämässä Omakantaan. Muiden osalta tulokset antavat tukea SOTE-tieto hyötykäyttöön 2020-strategian toimeenpanoon. Perinteiset palvelukanavat on kuitenkin jatkossakin turvattava niille, jotka eivät pysty sähköisiä palveluita hyödyntämään tai kantamaan niiden edellyttämää vastuuta omasta terveydestään ja hoidostaan. Hyötyjen realisoituminen edellyttää myös, että palveluntuottajan asiointiprosessit uudistetaan uutta teknologiaa hyödyntäviksi, ja kehitystyötä eri alueilla koordinoidaan valtakunnallisen strategian tavoitteiden suuntaisesti

Information Security

The online threat landscape does not stand still. One of the best ways to understand the threats is to understand the attackers and their motives. Who are the attackers? What makes them tic? Where are they going? And what\u27s going to happen next

Changes in BMI, Duration of Overweight and Obesity, and Glucose Metabolism: 45 Years of Follow-up of a Birth Cohort

OBJECTIVE: Long-term implications of childhood obesity and BMI change over the life course for risk of type 2 diabetes remain uncertain. The objective was to establish whether there are effects on adult glucose metabolism of 1) sensitive periods of BMI gain or 2) long duration of overweight and obesity. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Participants in the 1958 British birth cohort with child to adult BMI and glycosylated hemoglobin (HbA(1c)) at 45 years (n = 7,855). RESULTS: Prevalence of type 2 diabetes or HbA(1c) ≥7 was 2%. BMI gains in child- and adulthood were associated with higher HbA(1c): for every SD of 5-year BMI increase from 0 to 7 years, there was a 75% (95% CI 1.42–2.16) increased risk of HbA(1c) ≥7, increasing to a 4.7-fold (3.12–7.00) risk for the interval 23–33 years. Associations for BMI gain in adulthood were related to attained BMI but were independent for the longer period birth (or 7 years) to 45 years. Duration of obesity was also associated with HbA(1c); compared with the never obese, those with childhood onset had a 23.9-fold risk (13.5–42.1) of HbA(1c) ≥7%; odds ratios were 16.0 (10.6–24.2) and 2.99 (1.77–5.03), respectively, for young and midadulthood onset. Similar trends by onset age were found in mean HbA(1c) levels and for onset of overweight. Those with the earliest age of onset had higher BMI and waist circumference at 45 years, which markedly explained the associations for onset age and HbA(1c). CONCLUSIONS: Excessive BMI gain across the life span and earlier onset of overweight/obesity are associated with impaired glucose metabolism, in part through attained adult BMI

LLpowershap: Logistic Loss-based Automated Shapley Values Feature Selection Method

Shapley values have been used extensively in machine learning, not only to explain black box machine learning models, but among other tasks, also to conduct model debugging, sensitivity and fairness analyses and to select important features for robust modelling and for further follow-up analyses. Shapley values satisfy certain axioms that promote fairness in distributing contributions of features toward prediction or reducing error, after accounting for non-linear relationships and interactions when complex machine learning models are employed. Recently, a number of feature selection methods utilising Shapley values have been introduced. Here, we present a novel feature selection method, LLpowershap, which makes use of loss-based Shapley values to identify informative features with minimal noise among the selected sets of features. Our simulation results show that LLpowershap not only identifies higher number of informative features but outputs fewer noise features compared to other state-of-the-art feature selection methods. Benchmarking results on four real-world datasets demonstrate higher or at par predictive performance of LLpowershap compared to other Shapley based wrapper methods, or filter methods