Connecting patients and families by a tablet on wheels during the time of COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People staying in hospitals need more support to cope with the lock down and visitor restriction during the COVID‐19 pandemic, especially for older people with cognitive or physical impairment. Everyday technology such as a touchscreen tablet has great potential to support person‐centred care. Aims: We aimed to support the adoption of tablets for hospitalized people with dementia to connect with families and friends. Methods A patient‐oriented research approach was employed to co‐produce the toolkit. We are a transdisciplinary team, including a medical student, physicians, nurses, patients, and family partners. We facilitated staff focus groups (n = 3), and conducted stakeholders' interviews (n = 4) to gain a more comprehensive understanding of users' needs. The sample included ten patients, ten family members, 40 staff members, nurses, care workers, physicians, and unit clerks (n = 40). The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) guided the research design and qualitative analysis. Results A toolkit was developed based on participants’ perspectives on what needs to be in place to support successful adoption. We developed a mobile tablet with one mechanical arm and one leg on wheels. Participants reported impacts: (a) it puts a smile on the patient’s face, (b) it alleviates anxiety and worries on both sides, and (c) it reduces responsive behaviours. Conclusions The conceptual framework CFIR provides helpful guidance in identifying barriers to implementation. Working with users including patient and family partners to explore possible solutions was key to our success. Future research should engage patient and family partners to seek proactive strategies to address obstacles to advance the science of technology implementation.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».