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Enregistrement W3016040665 · doi:10.2196/17147

Perspectives of Patients and Professionals on Information and Education After Myocardial Infarction With Insight for Mixed Reality Implementation: Cross-Sectional Interview Study

2020· article· en· W3016040665 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander D Hilt, Kevin Mamaqi Kapllani, Beerend P. Hierck, Anne C Kemp, Armaĝan Albayrak, Marijke Melles, Martin J. Schalij, Roderick W.C. Scherptong

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit Leiden
Mots-clésMixed realityOutpatient clinicVirtual realityPatient educationAugmented realityRehabilitationQualitative researchMedicineMyocardial infarctionHealth careFocus groupPsychologyNursingComputer sciencePhysical therapyHuman–computer interactionCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient education is crucial in the secondary prevention of cardiovascular disease. Novel technologies such as augmented reality or mixed reality expand the possibilities for providing visual support in this process. Mixed reality creates interactive digital three-dimensional (3D) projections overlaying virtual objects on the real-world environment. While augmented reality only overlays objects, mixed reality not just overlays but anchors virtual objects to the real world. However, research on this technology in the patient domain is scarce. OBJECTIVE: The aim of this study was to understand how patients perceive information provided after myocardial infarction and examine if mixed reality can be supportive in this process. METHODS: In total, 12 patients that experienced myocardial infarction and 6 health care professionals were enrolled in the study. Clinical, demographic, and qualitative data were obtained through semistructured interviews, with a main focus on patient experiences within the hospital and the knowledge they gained about their disease. These data were then used to map a susceptible timeframe to identify how mixed reality can contribute to patient information and education. RESULTS: Knowledge transfer after myocardial infarction was perceived by patients as too extensive, not personal, and inconsistent. Notably, knowledge on anatomy and medication was minimal and was not recognized as crucial by patients, whereas professionals stated the opposite. Patient journey analysis indicated the following four critical phases of knowledge transfer: at hospital discharge, at the first outpatient visit, during rehabilitation, and during all follow-up outpatient visits. Important patient goals were understanding the event in relation to daily life and its implications on resuming daily life. During follow-up, understanding physical limitations and coping with the condition and medication side effects in daily life emerged as the most important patient goals. The professionals' goals were to improve recovery, enhance medication adherence, and offer coping support. CONCLUSIONS: There is a remarkable difference between patients' and professionals' goals regarding information and education after myocardial infarction. Mixed reality may be a practical tool to unite perspectives of patients and professionals on the disease in a more even manner, and thus optimize knowledge transfer after myocardial infarction. Improving medication knowledge seems to be a feasible target for mixed reality. However, further research is needed to create durable methods for education on medication through mixed reality interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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