Engaging Patients in Co-Design of Mobile Health Tools for Surgical Site Infection Surveillance: Implications for Research and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,275 | 0,398 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».