Telemedicine in diabetes foot care delivery: health care professionals’ experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Introducing new technology in health care is inevitably a challenge. More knowledge is needed to better plan future telemedicine interventions. Our aim was therefore to explore health care professionals' experience in the initial phase of introducing telemedicine technology in caring for people with diabetic foot ulcers. METHODS: Our methodological strategy was Interpretive Description. Data were collected between 2014 and 2015 using focus groups (n = 10). Participants from home-based care, primary care and outpatient hospital clinics were recruited from the intervention arm of an ongoing cluster randomized controlled trial (RCT) (Clinicaltrials.gov: NCT01710774). Most were nurses (n = 29), but the sample also included one nurse assistant, podiatrists (n = 2) and physicians (n = 2). RESULTS: The participants reported experiencing meaningful changes to their practice arising from telemedicine, especially associated with increased wound assessment knowledge and skills and improved documentation quality. They also experienced more streamlined communication between primary health care and specialist health care. Despite obstacles associated with finding the documentation process time consuming, the participants' attitudes to telemedicine were overwhelmingly positive and their general enthusiasm for the innovation was high. CONCLUSIONS: Our findings indicate that using a telemedicine intervention enabled the participating health care professionals to approach their patients with diabetic foot ulcer with more knowledge, better wound assessment skills and heightened confidence. Furthermore, it streamlined the communication between health care levels and helped seeing the patients in a more holistic way.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».