Implementing Mobile Health–Enabled Integrated Care for Complex Chronic Patients: Patients and Professionals’ Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated care (IC) can promote health and social care efficiency through prioritization of preventive patient-centered models and defragmentation of care and collaboration across health tiers, and mobile health (mHealth) can be the cornerstone allowing for the adoption of IC. OBJECTIVE: This study aims to assess the acceptability, usability, and satisfaction of an mHealth-enabled IC model for complex chronic patients in both patients and health professionals. METHODS: As part of the CONNECARE Horizon 2020 project, a prospective, pragmatic, 2-arm, parallel, hybrid effectiveness-implementation trial was conducted from July 2018 to August 2019 in a rural region of Catalonia, Spain. Home-dwelling patients 55 years and older with chronic conditions and a history of hospitalizations for chronic obstructive pulmonary disease or heart failure (use case [UC] 1), or a scheduled major elective hip or knee arthroplasty (UC2) were recruited. During the 3 months, patients experienced an mHealth-enabled IC model, including a self-management app for patients, a set of integrated sensors, and a web-based platform connecting professionals from different settings or usual care. The Person-Centered Coordinated Care Experience Questionnaire (P3CEQ) and the Nijmegen Continuity Questionnaire (NCQ) assessed person-centeredness and continuity of care. Acceptability was assessed for IC arm patients and staff with the Net Promoter Score (NPS) and the System Usability Scale (SUS). RESULTS: The analyses included 77 IC patients, 58 controls who completed the follow-up, and 30 health care professionals. The mean age was 78 (SD 9) years in both study arms. Perception of patient-centeredness was similarly high in both arms (usual care: mean P3CEQ score 16.1, SD 3.3; IC: mean P3CEQ score 16.3, SD 2.4). IC patients reported better continuity of care than controls (usual care: mean NCQ score 3.7, SD 0.9; IC: mean NCQ score 4.0, SD 1; P=.04). The scores for patient acceptability (UC1: NPS +67%; UC2: NPS +45%) and usability (UC1: mean SUS score 79, SD 14; UC2: mean SUS score 68, SD 24) were outstanding. Professionals' acceptability was low (UC1: NPS -25%; UC2: NPS -35%), whereas usability was average (UC1: mean SUS score 63, SD 20; UC2: mean SUS score 62, SD 19). The actual use of technology was high; 77% (58/75) of patients reported physical activity for at least 60 days, and the ratio of times reported over times prescribed for other sensors ranged from 37% for oxygen saturation to 67% for weight. CONCLUSIONS: The mHealth-enabled IC model showed outstanding results from the patients' perspective in 2 different UCs but lacked maturity and integration with legacy systems to be fully accepted by professionals. This paper provides useful lessons learned through the development and assessment process and may be of use to organizations willing to develop or implement mHealth-enabled IC for older adults.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».