Patient and Caregiver Perspectives on an eHealth Tool: A Qualitative Investigation of Preferred Formats, Features and Characteristics of a Presurgical eHealth Education Module
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Total hip and total knee replacement (THR and TKR) are suggested for reducing joint pain resulting from hip and knee osteoarthritis (OA), especially when other interventions have not resulted in desired outcomes. Providing prehabilitation education can improve patients' psychological and physical well-being before and after surgery. The use of electronic health (eHealth) tools can be considered an effective method to increase patients' access to prehabilitation, particularly for those facing barriers to attending diagnosis-specific in-person education sessions. However, limited attention is paid to both caregiver and patient perspectives regarding the delivery formats, features, and characteristics of eHealth tools. METHOD: Patients with hip (n = 46) and knee OA (n = 14) and their family caregivers (n = 16) participated in in-person focus groups or phone interviews. Participants were shown a mock-up of an eHealth module, and asked to share their preferences regarding the formats, features, and characteristics of the eHealth prehabilitation tool. Data was transcribed verbatim and coded using primary thematic and secondary content analyses. RESULT: Analyses revealed 3 main themes: 1. "easier to understand" emphasizes patients' preferences on delivery formats and features; 2. "what does that mean?" highlights requests for clear and simple information; and 3. "Preparation, right?" shows patients' perspectives on the best time to have access to the eHealth tool. DISCUSSION: Participants' preferences for prehabilitation tools included offering eHealth tools in multiple mediums of delivery (eg, written materials, pictures, videos). Participants preferred simplified information that emphasized the key points and rationale for the knowledge. There were differences in preferred timeline for having access to prehabilitation education, such as some participants wanting to receive prehabilitation well in advance, while others stated just before surgery was adequate. Our findings provide novel and actionable information about patient and caregiver perspectives on features and characteristics of prehabilitation education for patients with hip and knee OA.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».