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Enregistrement W3121959724 · doi:10.2196/25505

A Clinical Communication Tool (Loop) for Team-Based Care in Pediatric and Adult Care Settings: Hybrid Mixed Methods Implementation Study

2021· article· en· W3121959724 sur OpenAlexaff
Amna Husain, Eyal Cohen, Raluca Dubrowski, Trevor Jamieson, Allison Kurahashi, Bhadra Lokuge, Adam Rapoport, Stéphanie Saunders, Elaine Stasiulis, Jennifer Stinson, Saranjah Subramaniam, Pete Wegier, Melanie Barwick

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalMcMaster UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHealth careMedicinePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Communication within the circle of care is central to coordinated, safe, and effective care; yet patients, caregivers, and health care providers often experience poor communication and fragmented care. Through a sequential program of research, the Loop Research Collaborative developed a web-based, asynchronous clinical communication system for team-based care. Loop assembles the circle of care centered on a patient, in private networking spaces called Patient Loops. The patient, their caregiver, or both are part of the Patient Loop. The communication is threaded, it can be filtered and sorted in multiple ways, it is securely stored, and can be exported for upload to a medical record. OBJECTIVE: The objective of this study was to implement and evaluate Loop. The study reporting adheres to the Standards for Reporting Implementation Research. METHODS: The study was a hybrid type II mixed methods design to simultaneously evaluate Loop's clinical and implementation effectiveness, and implementation barriers and facilitators in 6 health care sites. Data included monthly user check-in interviews and bimonthly surveys to capture patient or caregiver experience of continuity of care, in-depth interviews to explore barriers and facilitators based on the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR), and Loop usage extracted directly from the Loop system. RESULTS: We recruited 25 initiating health care providers across 6 sites who then identified patients or caregivers for recruitment. Of 147 patient or caregiver participants who were assessed and met screening criteria, 57 consented and 52 were enrolled on Loop, creating 52 Patient Loops. Across all Patient Loops, 96 additional health care providers consented to join the Loop teams. Loop usage was followed for up to 8 months. The median number of messages exchanged per team was 1 (range 0-28). The monthly check-in and CFIR interviews showed that although participants acknowledged that Loop could potentially fill a gap, existing modes of communication, workflows, incentives, and the lack of integration with the hospital electronic medical records and patient portals were barriers to its adoption. While participants acknowledged Loop's potential value for engaging the patient and caregiver, and for improving communication within the patient's circle of care, Loop's relative advantage was not realized during the study and there was insufficient tension for change. Missing data limited the analysis of continuity of care. CONCLUSIONS: Fundamental structural and implementation challenges persist toward realizing Loop's potential as a shared system of asynchronous communication. Barriers include health information system integration; system, organizational, and individual tension for change; and a fee structure for health care provider compensation for asynchronous communication.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,528
Tête enseignante GPT0,770
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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