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Enregistrement W3133933950 · doi:10.2196/25220

Preservation of Person-Centered Care Through Videoconferencing for Patient Follow-up During the COVID-19 Pandemic: Case Study of a Multidisciplinary Care Team

2021· article· en· W3133933950 sur OpenAlexvenueno aff
Line Silsand, Gro-Hilde Severinsen, Gro Berntsen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideoconferencingTelehealthMultidisciplinary approachHealth careNursingFocus groupTelemedicinePandemicPactMedicinePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPolitical scienceMultimediaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Patient-Centered Team (PACT) focuses on the transitional phase between hospital and primary care for older patients in Northern Norway with complex and long-term needs. PACT emphasizes a person-centered care approach whereby the sharing of power and the patient's response to "What matters to you?" drive care decisions. However, during the COVID-19 pandemic, videoconferencing was the only option for assessing, planning, coordinating, and performing treatment and care. OBJECTIVE: The aim of this study is to report the experience of the PACT multidisciplinary health care team in shifting rapidly from face-to-face care to using videoconferencing for clinical and collaborative services during the initial phase of the COVID-19 pandemic. This study explores how PACT managed to maintain person-centered care under these conditions. METHODS: This case study takes a qualitative approach based on four semistructured focus group interviews carried out in May and June 2020 with 19 PACT members and leaders. RESULTS: The case study illustrates that videoconferencing is a good solution for many persons with complex and long-term needs and generates new opportunities for interaction between patients and health care personnel. Persons with complex and long-term needs are a heterogeneous group, and for many patients with reduced cognitive capacity or hearing and vision impairment, the use of videoconferencing was challenging and required support from relatives or health care personnel. The study shows that using videoconferencing offered an opportunity to use health care personnel more efficiently, reduce travelling time for patients, and improve the information exchange between health care levels. This suggests that the integration of videoconferencing contributed to the preservation of the person-centered focus on care during the COVID-19 pandemic. There was an overall agreement in PACT that face-to-face care needed to be at the core of the person-centered care approach; the main use of videoconferencing was to support follow-up and coordination. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic and the rapid adoption of digital care have generated a unique opportunity to continue developing a health service to both preserve and improve the person-centered care approach for persons with complex and long-term needs. This creates demand for overall agreements, including guidelines and procedures for how and when to use videoconferencing to supplement face-to-face treatment and care. Implementing videoconferencing in clinical practice generates a need for systematic training and familiarization with the equipment and technology as well as for an extensive support organization. Videoconferencing can then contribute to better preparing health care services for future scenarios.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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