Stakeholder Readiness for Telehomecare: Implications for Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Numerous pilot studies have demonstrated that telehomecare technology may improve client outcomes through timely intervention and health crises prevention, thereby reducing return visits to hospitals and physician offices. Although the potential of telehomecare to increase access to services and improve quality of care and health outcomes is recognized, expectations for its widespread adoption have not been realized. Factors affecting diffusion of innovations include, among other things, perceptions of the technology, organizational characteristics, and communication. These require further exploration for telehealth applications because evidence alone will not automatically produce large-scale conversions in practice. This 12-month study was designed to assess the readiness of clients, health care professionals, and organizations to adopt telehomecare services for adult diabetic clients within the Calgary Health Region. A qualitative approach was used to collect data through focus groups with clients and home care nurses along with interviews with family physicians and key informants responsible for planning and resource allocation in diabetic homecare and telehealth programs. The transcripts of these interviews were analyzed for themes, which were categorized with respect to their effect on quality of care (including structure, process or outcome of care), including those related to the individual client, the health care provider, and the organization as a whole. The study findings identified differences in stakeholder conceptions of the technology, including common themes among clients, providers, and organizations. Implications of study results for developing a strategy to incorporate telehomecare into routine community care are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».