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Enregistrement W3080586894 · doi:10.2196/22118

Experiences of Complex Patients With Telemonitoring in a Nurse-Led Model of Care: Multimethod Feasibility Study

2020· article· en· W3080586894 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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSinai Health SystemNorth York General HospitalInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionDiabetes mellitusChronic careQualitative researchFamily medicineNursingChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telemonitoring (TM) interventions have been designed to support care delivery and engage patients in their care at home, but little research exists on TM of complex chronic conditions (CCCs). Given the growing prevalence of complex patients, an evaluation of multi-condition TM is needed to expand TM interventions and tailor opportunities to manage complex chronic care needs. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility and patients' perceived usefulness of a multi-condition TM platform in a nurse-led model of care. METHODS: A pragmatic, multimethod feasibility study was conducted with patients with heart failure (HF), hypertension (HTN), and/or diabetes. Patients were asked to take physiological readings at home via a smartphone-based TM app for 6 months. The recommended frequency of taking readings was dependent on the condition, and adherence data were obtained through the TM system database. Patient questionnaires were administered, and patient interviews were conducted at the end of the study. An inductive analysis was performed, and codes were then mapped to the normalization process theory and Implementation Outcomes constructs by Proctor. RESULTS: In total, 26 participants were recruited, 17 of whom used the TM app for 6 months. Qualitative interviews were conducted with 14 patients, and 8 patients were interviewed with their informal caregiver present. Patient adherence was high, with patients with HF taking readings on average 76.6% (141/184) of the days they were asked to use the system and patients with diabetes taking readings on average 72% (19/26) of the days. The HTN adherence rate was 55% (29/52) of the days they were asked to use the system. The qualitative findings of the patient experience can be grouped into 4 main themes and 13 subthemes. The main themes were (1) making sense of the purpose of TM, (2) engaging and investing in TM, (3) implementing and adopting TM, and (4) perceived usefulness and the perceived benefits of TM in CCCs. CONCLUSIONS: Multi-condition TM in nurse-led care was found to be feasible and was perceived as useful. Patients accepted and adopted the technology by demonstrating a moderate to high level of adherence across conditions. These results demonstrate how TM can address the needs of patients with CCCs through virtual TM assessments in a nurse-led care model by supporting patient self-care and keeping patients connected to their clinical team.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,384

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 savante0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,344 · 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