Facilitators and Barriers for Implementing an Internet Clinic for the Treatment of Pressure Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pressure injuries (PIs) represent a frequent, often preventable, secondary complication of spinal cord injury (SCI) with serious consequences to health, societal participation, and quality of life. Specialized knowledge and service delivery related to treatment and prevention are typically located within major health centers. Introduction: For persons with SCI living at home, it can be challenging to access specialized PI care. A telehealth approach could help mitigate this challenge. This multisite pilot investigation assessed the feasibility of integrating information technologies within the management of PIs. Materials and Methods: Each study site formed a specialized interdisciplinary care team that identified components of their standard clinical care pathway and examined how they could be integrated with study technologies. A monitoring system was utilized to enable patients and caregivers to exchange clinical information with the care team. Results: Clinician and patient focus groups were completed to identify facilitators and barriers for long-term implementation. Findings demonstrate that this method of service delivery is feasible but requires further development. Discussion: This model of care requires refinement to address technological, regulatory, and clinician acceptance barriers; however, increased access to these services has the potential for improving PI healing or prevention rates in comparison with those not able to access specialized services. Conclusions: This project demonstrates that PI treatment services can be delivered effectively through the internet. Future trials can investigate efficacy and cost-effectiveness of this model of care to inform sustained implementation.
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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 | 0,012 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».