“I Like the Idea of It…But Probably Wouldn’t Use It” - Health Care Provider Perspectives on Heart Failure mHealth: Qualitative Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many mobile health (mHealth) technologies exist for patients with heart failure (HF). However, HF mhealth lacks evidence of efficacy, caregiver involvement, and clinically useful real-time data. OBJECTIVE: We aim to capture health care providers' perceived value of HF mHealth, particularly for pairing patient-caregiver-generated data with clinical intervention to inform the design of future HF mHealth. METHODS: This study is a subanalysis of a larger qualitative study based on interviewing patients with HF, their caregivers, and health care providers. This analysis included interviews with health care providers (N=20), focusing on their perceived usefulness of HF mHealth tools and interventions. RESULTS: A total of 5 themes emerged: (1) bio-psychosocial-spiritual monitoring, (2) use of sensors, (3) interoperability, (4) data sharing, and (5) usefulness of patient-reported outcomes in practice. Providers remain interested in mHealth technologies for HF patients and their caregivers. However, providers report being unconvinced of the clinical usefulness of robust real-time patient-reported outcomes. CONCLUSIONS: The use of assessments, sensors, and real-time data collection could provide value in patient care. Future research must continually explore how to maximize the utility of mHealth for HF patients, their caregivers, and health care providers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle