Development of a Path to Home Mobile App for the Geriatric Rehabilitation Program at Bruyère Continuing Care: Protocol for User-Centered Design and Feasibility Testing Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the population ages, the need for appropriate geriatric rehabilitation services will also increase. Pressures faced by hospitals to reduce length of stay and reduce costs have driven the need for more complex care being delivered in the home or community setting. As a result, a multifaceted approach that can provide geriatric rehabilitation patients with safe and effective person- and family-centered care during transitions from hospital to home is required. We hypothesize that a technology-supported person- and family-centered care transition could empower geriatric rehabilitation patients, engage them in shared decision making, and ultimately help them to safely manage their personalized needs during care transitions from hospital to home. OBJECTIVE: The purpose of this study is to design and test the feasibility of a novel Path to Home mobile app to manage the personalized needs of geriatric rehabilitation patients during their transitions from hospital to home. METHODS: This study will consist of (1) codesigning a patient- and provider-tailored mobile app, and (2) feasibility pilot testing of the mobile app to manage the needs of geriatric rehabilitation patients when leaving the hospital. In phase 1, we will follow a user-centered design process integrated with a modern agile software development methodology to iteratively codesign the personalized care transition Path to Home mobile app. In phase 2, we will conduct a single-arm feasibility pilot test with geriatric rehabilitation patients using the personalized care transition Path to Home mobile app to manage their needs during the transition from hospital to home. RESULTS: The project was funded in May 2018, and enrollment and data analysis are underway. First results are expected to be submitted for publication in 2019. CONCLUSIONS: Our findings will help validate the use of this technology for geriatric rehabilitation patients discharged from the hospital to home. Future research will more rigorously evaluate the health and economic benefits to inform wide-scale adoption of the technology. REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/11031.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,057 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».