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Enregistrement W3087972201 · doi:10.2196/20813

Investigating the Acceptance of Video Consultation by Patients in Rural Primary Care: Empirical Comparison of Preusers and Actual Users

2020· article· en· W3087972201 sur OpenAlexvenueno aff
Marius Mueller, Michael Knop, Björn Niehaves, Charles Christian Adarkwah

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadVideoconferencingPerceptionNursingHealth carePopulationPrimary careMedicinePsychologyMedical educationFamily medicineComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ongoing digitalization in health care is enabling patients to receive treatment via telemedical technologies, such as video consultation (VC), which are increasingly being used by general practitioners. Rural areas in particular exhibit a rapidly aging population, with an increase in associated health issues, whereas the level of attraction for working in those regions is decreasing for young physicians. Integrating telemedical approaches in treating patients can help lessen the professional workload and counteract the trend toward the spatial undersupply in many countries. As a result, an increasing number of patients are being confronted with digital treatment and new forms of care delivery. These novel ways of care engender interactions with patients and their private lives in unprecedented ways, calling for studies that incorporate patient needs, expectations, and behavior into the design and application of telemedical technology within the field of primary care. OBJECTIVE: This study aims to unveil and compare the acceptance-promoting factors of patients without (preusers) and with experiences (actual users) in using VC in a primary care setting and to provide implications for the design, theory, and use of VC. METHODS: In total, 20 semistructured interviews were conducted with patients in 2 rural primary care practices to identify and analyze patient needs, perceptions, and experiences that facilitate the acceptance of VC technology and adoption behavior. Both preusers and actual users of VC were engaged, allowing for an empirical comparison. For data analysis, a procedure was followed based on open, axial, and selective coding. RESULTS: The study delivers factors and respective subdimensions that foster the perceptions of patients toward VC in rural primary care. Factors cover attitudes and expectations toward the use of VC, the patient-physician relationship and its impact on technology assessment and use, patients' rights and obligations that emerge with the introduction of VC in primary care, and the influence of social norms on the use of VC and vice versa. With regard to these factors, the results indicate differences between preusers and actual users of VC, which imply ways of designing and implementing VC concerning the respective user group. Actual users attach higher importance to the perceived benefits of VC and their responsibility to use it appropriately, which might be rooted in the technological intervention they experienced. On the contrary, preusers valued the opinions and expectations of their peers. CONCLUSIONS: The way the limitations and potential of VC are perceived varies across patients. When practicing VC in primary care, different aspects should be considered when dealing with preusers, such as maintaining a physical interaction with the physician or incorporating social cues. Once the digital intervention takes place, patients tend to value benefits such as flexibility and effectiveness over potential concerns.

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)0,001
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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