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Enregistrement W2008165502 · doi:10.2196/ijmr.3955

Patterns of Technology Use in Patients Attending a Cardiopulmonary Outpatient Clinic: A Self-Report Survey

2015· article· en· W2008165502 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Disler, Sally C Inglis, Phillip J. Newton, David C. Currow, Peter S. Macdonald, Allan R. Glanville, DorAnne Donesky, Virginia Carrieri‐Kohlman, Patricia M. Davidson

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComponent (thermodynamics)Face (sociological concept)Health care deliveryHealth careOutpatient clinicFamily medicineMedical emergencyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-management education for cardiopulmonary diseases is primarily provided through time-limited, face-to-face programs, with access limited to a small percentage of patients. Telecommunication tools will increasingly be an important component of future health care delivery. OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe the patterns of technology use in patients attending a cardiopulmonary clinic in an academic medical center. METHODS: A prevalence survey was developed to collect data on participant demographics (age in years, sex, and socioeconomic status); access to computers, Internet, and mobile phones; and use of current online health support sites or programs. Surveys were offered by reception staff to all patients attending the outpatient clinic. RESULTS: A total of 123 surveys were collected between March and April 2014. Technological devices were a pervasive part of everyday life with respondents engaged in regular computer (102/123, 82.9%), mobile telephone (115/117, 98.3%), and Internet (104/121, 86.0%) use. Emailing (101/121, 83.4%), researching and reading news articles (93/121, 76.9%), social media (71/121, 58.7%), and day-to-day activities (65/121, 53.7%) were the most common telecommunication activities. The majority of respondents reported that access to health support programs and assistance through the Internet (82/111, 73.9%) would be of use, with benefits reported as better understanding of health information (16/111, 22.5%), avoidance of difficult travel requirements and time-consuming face-to-face appointments (13/111, 18.3%), convenient and easily accessible help and information (12/111, 16.9%), and access to peer support and sharing (9/111, 12.7%). The majority of patients did not have concerns over participating in the online environment (87/111, 78.4%); the few concerns noted related to privacy and security (10/15), information accuracy (2/15), and computer literacy and access (2/15). CONCLUSIONS: Chronic disease burden and long-term self-management tasks provide a compelling argument for accessible and convenient avenues to obtaining ongoing treatment and peer support. Online access to health support programs and assistance was reported as useful and perceived as providing convenient, timely, and easily accessible health support and information. Distance from the health care facility and a lack of information provision through traditional health sources were both barriers and enablers to telehealth. This is particularly important in the context of a cardiopulmonary clinic that attracts patients from a large geographical area, and in patients who are most likely to have high health care utilization needs in the future. Telecommunication interfaces will be an increasingly important adjunct to traditional forms of health care delivery.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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