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Enregistrement W2784433678 · doi:10.2196/jmir.8983

eHealth Technologies, Multimorbidity, and the Office Visit: Qualitative Interview Study on the Perspectives of Physicians and Nurses

2018· article· en· W2784433678 sur OpenAlexafffund
Graham Macdonald, Anne Townsend, Paul Adam, Linda Li, Sheila Kerr, Michael McDonald, Catherine L. Backman

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-cléseHealthTelemedicinePatient portalNursingQualitative researchDigital healthNarrativeHealth careMedicineMedical educationPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: eHealth is a broad term referring to the application of information and communication technologies in the health sector, ranging from health records to telemedicine and multiple forms of health education and digital tools. By providing increased and anytime access to information, opportunities to exchange experiences with others, and self-management support, eHealth has been heralded as transformational. It has created a group of informed, engaged, and empowered patients as partners, equipped to take part in shared decision making and effectively self-manage chronic illness. Less attention has been given to health care professionals' (HCPs) experiences of the role of eHealth in patient encounters. OBJECTIVE: The objective of this study was to examine HCPs' perspectives on how eHealth affects their relationships with patients living with multiple chronic conditions, as well as its ethical and practical ramifications. METHODS: We interviewed HCPs about their experiences with eHealth and its impact on the office visit. Eligible participants needed to report a caseload of ≥25% of patients with multimorbidity to address issues of managing complex chronic conditions and coordination of care. We used a semistructured discussion guide for in-depth interviews, and follow-up interviews served to clarify and expand upon initial discussions. Constant comparisons and a narrative approach guided the analyses, and a relational ethics conceptual lens was applied to the data to identify emergent themes. RESULTS: A total of 12 physicians and nurses (6 male, 6 female; median years of practice=13) participated. eHealth tools most frequently described were Web-based educational resources for patients and Web-based resources for HCPs such as curated scientific summaries on diagnostic criteria, clinical therapies, and dosage calculators. Analysis centered on a grand theme of the two-way conversation between HCPs and patients, which addresses a general recentering of the ethical relationship between HCPs and patients around engagement. Subthemes explain the evolution of the two-way conversation, and having, using, and supporting the two-way conversation with patients, primarily as this relates to achieving adherence and health outcomes. CONCLUSIONS: Emerging ethical concerns were related to the ambiguity of the ideal of empowered patients and the ways in which health professionals described enacting those ideals in practice, showing how the cultural shift toward truly mutually respectful and collaborative practice is in transition. HCPs aim to act in the best interests of their patients; the challenge is to benefit from emergent technologies that may enhance patient-HCP interactions and effective care, while abiding by regulations, dealing with the strictures of the technology itself, and managing changing demands on their time.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeQualitatif
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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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