Postoperative Remote Automated Monitoring and Virtual Hospital-to-Home Care System Following Cardiac and Major Vascular Surgery: User Testing Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac and major vascular surgeries are common surgical procedures associated with high rates of postsurgical complications and related hospital readmission. In-hospital remote automated monitoring (RAM) and virtual hospital-to-home patient care systems have major potential to improve patient outcomes following cardiac and major vascular surgery. However, the science of deploying and evaluating these systems is complex and subject to risk of implementation failure. OBJECTIVE: As a precursor to a randomized controlled trial (RCT), this user testing study aimed to examine user performance and acceptance of a RAM and virtual hospital-to-home care intervention, using Philip's Guardian and Electronic Transition to Ambulatory Care (eTrAC) technologies, respectively. METHODS: Nurses and patients participated in systems training and individual case-based user testing at two participating sites in Canada and the United Kingdom. Participants were video recorded and asked to think aloud while completing required user tasks and while being rated on user performance. Feedback was also solicited about the user experience, including user satisfaction and acceptance, through use of the Net Promoter Scale (NPS) survey and debrief interviews. RESULTS: A total of 37 participants (26 nurses and 11 patients) completed user testing. The majority of nurse and patient participants were able to complete most required tasks independently, demonstrating comprehension and retention of required Guardian and eTrAC system workflows. Tasks which required additional prompting by the facilitator, for some, were related to the use of system features that enable continuous transmission of patient vital signs (eg, pairing wireless sensors to the patient) and assigning remote patient monitoring protocols. NPS scores by user group (nurses using Guardian: mean 8.8, SD 0.89; nurses using eTrAC: mean 7.7, SD 1.4; patients using eTrAC: mean 9.2, SD 0.75), overall NPS scores, and participant debrief interviews indicated nurse and patient satisfaction and acceptance of the Guardian and eTrAC systems. Both user groups stressed the need for additional opportunities to practice in order to become comfortable and proficient in the use of these systems. CONCLUSIONS: User testing indicated a high degree of user acceptance of Philips' Guardian and eTrAC systems among nurses and patients. Key insights were provided that informed refinement of clinical workflow training and systems implementation. These results were used to optimize workflows before the launch of an international RCT of in-hospital RAM and virtual hospital-to-home care for patients undergoing cardiac and major vascular surgery.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».