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Enregistrement W2791398510 · doi:10.2196/medinform.8154

Experiences of Indian Health Workers Using WhatsApp for Improving Aseptic Practices With Newborns: Exploratory Qualitative Study

2018· article· en· W2791398510 sur OpenAlexvenueno aff
Parika Pahwa, Sarah Smith Lunsford, Nigel Livesley

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPDCATeamworkPsychological interventionMedicineNursingQuality managementWorkloadQualitative researchExploratory researchHealth careMedical educationKnowledge managementComputer scienceOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality improvement (QI) involves the following 4 steps: (1) forming a team to work on a specific aim, (2) analyzing the reasons for current underperformance, (3) developing changes that could improve care and testing these changes using plan-do-study-act cycles (PDSA), and (4) implementing successful interventions to sustain improvements. Teamwork and group discussion are key for effective QI, but convening in-person meetings with all staff can be challenging due to workload and shift changes. Mobile technologies can support communication within a team when face-to-face meetings are not possible. WhatsApp, a mobile messaging platform, was implemented as a communication tool by a neonatal intensive care unit (NICU) team in an Indian tertiary hospital seeking to reduce nosocomial infections in newborns. OBJECTIVE: This exploratory qualitative study aimed to examine experiences with WhatsApp as a communication tool among improvement team members and an external coach to improve adherence to aseptic protocols. METHODS: Ten QI team members and the external coach were interviewed on communication processes and approaches and thematically analyzed. The WhatsApp transcript for the implementation period was also included in the analysis. RESULTS: WhatsApp was effective for disseminating information, including guidance on QI and clinical practice, and data on performance indicators. It was not effective as a platform for group discussion to generate change ideas or analyze the performance indicator data. The decision of who to include in the WhatsApp group and how members engaged in the group may have reinforced existing hierarchies. Using WhatsApp created a work environment in which members were accessible all the time, breaking down barriers between personal and professional time. The continual influx of messages was distracting to some respondents, and how respondents managed these messages (eg, using the silent function) may have influenced their perceptions of WhatsApp. The coach used WhatsApp to share information, schedule site visits, and prompt action on behalf of the team. CONCLUSIONS: WhatsApp is a productive communication tool that can be used by teams and coaches to disseminate information and prompt action to improve the quality of care, but cannot replace in-person meetings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,402 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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