Challenges During Implementation of a Patient-Facing Mobile App for Surgical Rehabilitation: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Translating research into practice, especially the implementation of digital health technologies in routine care, is increasingly important. Yet, there are few studies examining the challenges of implementing patient-facing digital technologies in health care settings. OBJECTIVE: The aim of this study was to report challenges experienced when implementing mobile apps for patients to support their postsurgical rehabilitation in an orthopedic setting. METHODS: A mobile app was tailored to the needs of patients undergoing rotator cuff repair. A 30-min usability session and a 12-week feasibility study were conducted with patients to evaluate the app in routine care. Implementation records (observation reports, issues log, and email correspondence) explored factors that hindered or facilitated patient acceptance. Interviews with clinicians explored factors that influenced app integration in routine care. RESULTS: Participant completion was low (47%, 9/19). Factors that affected patient acceptance included digital literacy, health status, information technology (IT) infrastructure at home, privacy concerns, time limitations, the role of a caregiver, inconsistencies in instruction received from clinicians and the app, and app advice not reflective of patient progress over time. Factors that negatively influenced app integration in routine care included competing demands among clinicians, IT infrastructure in health care settings, identifying the right time to introduce the app to patients, user interface complexity for older patients, lack of coordination among multidisciplinary clinicians, and technical issues with app installation. CONCLUSIONS: Three insights were identified for mobile app implementation in routine care: (1) apps for patients need to reflect their journey over time and in particular, postoperative apps ought to be introduced as part of preoperative care with opportunities for patients to learn and adopt the app during their postoperative journey; (2) strategies to address digital literacy issues among patients and clinicians are essential; and (3) impact of the app on patient outcomes and clinician workflow needs to be communicated, monitored, and reviewed. Lastly, digital health interventions should supplement but not replace patient interaction with clinicians.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».