MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947198725 · doi:10.2196/13950

Perceptions of Health Care Providers Regarding a Mobile Health Intervention to Manage Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Qualitative Study

2019· article· en· W2947198725 sur OpenAlexaffvenue
Meshari F Alwashmi, Beverly FitzPatrick, Erin Davis, John‐Michael Gamble, Jamie Farrell, John Hawboldt

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthPulmonary diseaseCOPDMedicineHealth careIntervention (counseling)Qualitative researcheHealthTelemedicineChronic diseaseDisease managementPerceptionPhysical therapyDiseaseMedical emergencyFamily medicineNursingPsychological interventionPsychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Using a mobile health (mHealth) intervention, consisting of a smartphone and compatible medical device, has the potential to enhance chronic obstructive pulmonary disease (COPD) treatment outcomes while mitigating health care costs. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the potential facilitators and barriers among health care providers (HCPs) regarding the use of mHealth interventions for COPD management. METHODS: This was a qualitative study. Semistructured individual interviews were conducted with HCPs, including nurses, pharmacists, and physicians who work directly with patients with COPD. A flexible prompts guide was used to facilitate discussions. Interview topics included the following: demographics, mHealth usage, perceptions toward challenges of mHealth adoption, factors facilitating mHealth adoption, and preferences regarding features of the mHealth intervention for COPD management. Interviews were conversational in nature, and items were not asked verbatim or in the order presented. The interviews were transcribed verbatim and compared against the digital recordings to ensure the accuracy of the content. After creating a codebook for analysis, 2 researchers independently coded the remaining interview data using pattern coding. They discussed commonalities and differences in coding until a consensus was reached. RESULTS: A total of 30 nurses, physicians, and pharmacists participated. The main facilitators to mHealth adoption are possible health benefits for patients, ease of use, educating patients and their HCPs, credibility, and reducing cost to the health care system. Alternatively, the barriers to adoption are technical issues, privacy and confidentiality issues, lack of awareness, potential limited uptake from the elderly, potential limited connection between patients and HCPs, and finances. CONCLUSIONS: It is important to understand the perceptions of HCPs regarding the adoption of innovative mHealth interventions for COPD management. This study identifies some potential facilitators and barriers that may inform the successful development and implementation of mHealth interventions for COPD management.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,442 · 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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207