Telemedicine follow‐up facilitates more comprehensive diabetes foot ulcer care: A qualitative study in home‐based and specialist health care
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To investigate the application of a telemedicine intervention in diabetes foot ulcer care, and its implications for the healthcare professionals in the clinical field. BACKGROUND: Contextual factors are found to be important when applying technology in health care and applying telemedicine in home-based care has been identified as particularly complex. DESIGN AND METHODS: We conducted field observations and individual interviews among healthcare professionals in home-based care and specialist health care in a diabetes foot care telemedicine RCT (Clin.Trial.gov: NCT01710774) during 2016. This study was guided by Interpretive Description, an inductive qualitative methodology. RESULTS: Overall, we identified unequal possibilities for applying telemedicine in diabetes foot ulcer care within the hospital and home care contexts. Different circumstances and possibilities in home-based care made the application of telemedicine as intended more difficult. The healthcare professionals in both care contexts perceived the application of telemedicine to facilitate a more comprehensive approach towards the patients, but with different possibilities to enact it. CONCLUSIONS: Application of telemedicine in home-based care was more challenging than in the outpatient clinic setting. Introducing more updated equipment and minor structural adjustments in consultation time and resources could make the use of telemedicine in home-based care more robust. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Application of telemedicine in diabetes foot ulcer follow-up may enhance the nursing staff's ability to conduct comprehensive assessment and care of the foot ulcer as well as the patient's total situation. Access to adequate equipment and time, particularly in home-based care, is necessary to capitalise on this new technology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».