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Enregistrement W2969803373 · doi:10.1089/sur.2019.148

Engaging Patients in Co-Design of Mobile Health Tools for Surgical Site Infection Surveillance: Implications for Research and Implementation

2019· review· en· W2969803373 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSurgical Infections · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineStakeholderPsychological interventionmHealthHealth careLeverage (statistics)Patient experiencePatient satisfactionQualitative researchNursingMedical emergencyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: As the use of patient-owned devices, including smartphones and tablets, to manage day-to-day activities grows, so does healthcare industry's interest to better leverage technology to engage patients. For surgical care, a unique opportunity exists to capture patient-generated health data (PGHD) including photographs. As part of a broader initiative to evaluate PGHD for surgical site infection (SSI) surveillance, we sought evidence regarding patient involvement and experience with PGHD for SSI monitoring and surveillance. Methods: Through a scoping review of the literature and semi-structured stakeholder interviews we gathered evidence on what is currently known about patient perspectives of and experiences with mobile health (mHealth) interventions for post-operative recovery. We presented findings to and discussed with the ASSIST PGHD Stakeholder Advisory Group (PSAG) to generate priorities for further examination. Results: Our scoping review yielded 34 studies that addressed post-discharge use of PGHD for monitoring and surveillance of SSI. Of these, 16 studies addressed at least one outcome regarding patient experience; the most commonly measured outcome was patient satisfaction. Only three studies reported on patient involvement in the development of PGHD tools and interventions. We conducted interviews (n = 24) representing a range of stakeholder perspectives. Interviewees stressed the importance of patient involvement in tool and program design, noting patient involvement ensures the “work” that patients do in their daily lives to manage their health and healthcare is recognized. Discussion of evidence with the ASSIST PSAG resulted in formal recommendations for direct involvement of patients and caregivers for future work. Conclusions: While mHealth initiatives to advance post-operative management offer the ability to improve patient engagement, work is needed to ensure the patient voice is reflected. Active engagement with patients and caregivers in the development of new technology, the design of new workflows, and the conduct of research and evaluation ensures that the patient experiences and values are incorporated.

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.

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)0,008
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,383
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,243 · 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