Designing Clinically Valuable Telehealth Resources: Processes to Develop a Community-Based Palliative Care Prototype
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changing population demography and patterns of disease are increasing demands on the health system. Telehealth is seen as providing a mechanism to support community-based care, thus reducing pressure on hospital services and supporting consumer preferences for care in the home. OBJECTIVE: This study examined the processes involved in developing a prototype telehealth intervention to support palliative care patients involved with a palliative care service living in the community. METHODS: The challenges and considerations in developing the palliative care telehealth prototype were reviewed against the Center for eHealth Research (CeHRes) framework, a telehealth development model. The project activities to develop the prototype were specifically mapped against the model's first four phases: multidisciplinary project management, contextual inquiry, value specification, and design. This project has been developed as part of the Telehealth in the Home: Aged and Palliative Care in South Australia initiative. RESULTS: Significant issues were identified and subsequently addressed during concept and prototype development. The CeHRes approach highlighted the implicit diversity in views and opinions among participants and stakeholders and enabled issues to be considered, resolved, and incorporated during design through continuous engagement. CONCLUSIONS: The CeHRes model provided a mechanism that facilitated "better" solutions in the development of the palliative care prototype by addressing the inherent but potentially unrecognized differences in values and beliefs of participants. This collaboration enabled greater interaction and exchange among participants resulting in a more useful and clinically valuable telehealth prototype.
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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 | 0,043 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».