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Enregistrement W2897681595 · doi:10.2196/11466

User-Centered Adaptation of an Existing Heart Failure Telemonitoring Program to Ensure Sustainability and Scalability: Qualitative Study

2018· article· en· W2897681595 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrick Ware, Heather J. Ross, Joseph A Cafazzo, Audrey Laporte, Kayleigh Gordon, Emily Seto

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilitySustainabilityModalitiesScale (ratio)Computer scienceProcess managementKnowledge managementBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telemonitoring interventions for the management of heart failure have seen limited adoption in Canadian health systems, but isolated examples of telemonitoring programs do exist. An example of such a program was launched in a specialty heart failure clinic in Toronto, Canada, and a recent implementation evaluation concluded that reducing the cost of delivering the program is necessary to ensure its sustainability and scalability. OBJECTIVE: The objectives of this study were to (1) understand which components of the telemonitoring program could be modified to reduce costs and adapted to other contexts while maintaining program fidelity and (2) describe the changes made to the telemonitoring program to enable its sustainability within the initial implementation site and scalability to other health organizations. METHODS: Semistructured interviews probed the experiences of patients (n=23) and clinicians (n=8) involved in the telemonitoring program to identify opportunities for cost reduction and resource optimization. Ideas for adapting the program were informed by the interview results and prioritized based on (1) potential impact for sustainability and scalability, (2) feasibility, and (3) perceived risks to negatively impacting the program's ability to yield desired health outcomes. RESULTS: A total of 5 themes representing opportunities for cost reduction were discussed, including (1) Bring Your Own Device (BYOD), (2) technical support, (3) clinician role, (4) duration of enrollment, and (5) intensity of monitoring. The hardware used for the telemonitoring system and the modalities of providing technical support were found to be highly adaptable, which supported the decision to implement a BYOD model, whereby patients used their own smartphone, weight scale, and blood pressure cuff. Changes also included the development of a website aimed at reducing the burden on a technical support telehealth analyst. In addition, the interviews suggested that although it is important to have a clinician who is part of a patient's circle of care monitoring telemonitoring alerts, the skill level and experience were moderately adaptable. Thus, a registered nurse was determined to be more cost-effective and was hired to replace the existing nurse practitioners in the frontline management of telemonitoring alerts and take over the technical support role from a telehealth analyst. CONCLUSIONS: This study provides a user-centered example of how necessary cost-reduction actions can be taken to ensure the sustainability and scalability of telemonitoring programs. In addition, the findings offer insights into what components of a telemonitoring program can be safely adapted to ensure its integration in various clinical settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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