Health Care Staff’s Experiences of Engagement When Introducing a Digital Decision Support System for Wound Management: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth solutions such as digital decision support systems (DDSSs) have the potential to assist collaboration between health care staff to improve matters for specific patient groups. Patients with hard-to-heal ulcers have long healing times because of a lack of guidelines for structured diagnosis, treatment, and follow-up. Multidisciplinary collaboration in wound management teams is essential. A DDSS could offer a way of aiding improvement within wound management. The introduction of eHealth solutions into health care is complicated, and the engagement of the staff seems crucial. Factors influencing and affecting engagement need to be understood and considered for the introduction of a DDSS to succeed. OBJECTIVE: This study aims to describe health care staff's experiences of engagement and barriers to and influencers of engagement when introducing a DDSS for wound management. METHODS: This study uses a qualitative approach. Interviews were conducted with 11 health care staff within primary (n=4), community (n=6), and specialist (n=1) care during the start-up of the introduction of a DDSS for wound management. The interviews focused on the staff's experiences of engagement. Content analysis by Burnard was used in the data analysis process. RESULTS: A total of 4 categories emerged describing the participants' experiences of engagement: a personal liaison, a professional commitment, an extended togetherness, and an awareness and understanding of the circumstances. CONCLUSIONS: This study identifies barriers to and influencers of engagement, reinforcing that staff experience engagement through feeling a personal liaison and a professional commitment to make things better for their patients. In addition, engagement is nourished by sharing with coworkers and by active support and understanding from leadership.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».