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Enregistrement W2620640873 · doi:10.1177/1479972317709643

Patient and health care professional perspectives on using telehealth to deliver pulmonary rehabilitation

2017· article· en· W2620640873 sur OpenAlexafffund
Jessica A. Inskip, Helen Novak Lauscher, Linda Li, Guy A. Dumont, Ainara Garde, Kendall Ho, Alison M. Hoens, Jeremy Road, C.J. Ryerson, Pat G. Camp

Notice bibliographique

RevueChronic Respiratory Disease · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensProvidence Health CareUniversity of British ColumbiaSt. Paul's HospitalResearch CanadaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePulmonary rehabilitationTelehealthTelerehabilitationHealth professionalsRehabilitationHealth carePulmonary diseaseNursingMedical educationPhysical therapyTelemedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to identify the necessary features of pulmonary telerehabilitation (P-TR) from the perspectives of individuals living with chronic lung disease and health care professionals (HCPs) who deliver pulmonary rehabilitation (PR). Focus groups were carried out with patients ( n = 26) and HCPs ( n = 26) to elicit and explore their opinions about the critical elements of in-person PR and ideas for how these elements could be supported using technology. A questionnaire was used to assess technology use, PR experience, and general health status. Four key elements of PR were identified as critical to P-TR: the social aspect of PR; communicating with HCPs for education and support; using biosensors for monitoring and promoting self-knowledge; and the evolution of support with progress over time. A range of technology-enabled devices and programs were suggested as means to recreate aspects of these integral elements. Consultations with patients and HCPs suggest that users are interested in technology and want to ensure it recreates the important aspects of PR. Patients and HCPs identified similar key elements for P-TR. The opinions and suggestions of patients and HCPs should be the driving force of innovation if P-TR is to succeed in improving health outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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