Understanding factors critical to the implementation of ehealth in chronic disease management: a realist review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canadians are living longer, many with multiple chronic conditions. This population of older, frail Canadians continues to grow in size as do concurrent demands for community-based, outpatient and ambulatory models of care. Ideally, a multifaceted, proactive, planned and integrated care model includes ehealth. Although several factors are known to facilitate the implementation of ehealth in chronic disease management (CDM), for example, adequate support, usability, alignment of programme objectives, there is a growing body of inconclusive evidence on what is critical for implementation. We aim to achieve a fulsome understanding of factors critical to implementation by conducting a realist review-an approach suitable for understanding complex interventions. Our proposed review will identify factors critical to the implementation of ehealth in CDM (heart failure, chronic obstructive pulmonary disease, chronic kidney disease and/or diabetes (type 1 or 2)) without limitations to care setting, language, publication year or geography. Findings will be presented in configurations of contexts, mechanisms and outcomes (CMOs). METHODS AND ANALYSIS: A search strategy will be iteratively developed based on the concepts of 'implementation' and 'adoption' of 'ehealth' interventions used within 'CDM' to identify the peer-reviewed and grey literature published before 31 March 2021 from five databases (Medline, Embase, Cochrane, CINAHL and PsychInfo) on ehealth interventions actively involving a healthcare provider for CDM among adults. Data extraction and synthesis will be guided by Realist and Meta-review Evidence Synthesis: Evolving Standards (RAMESES) guidelines informing core concepts of CMOs, and a study output will include a middle-range-theory describing the implementation of ehealth in CDM. ETHICS AND DISSEMINATION: Findings will be published in an open-access peer-reviewed journal and presented at relevant conferences. A multistakeholder (patients, caregivers, healthcare providers and practitioners, decision-makers and policy-makers) perspective will be used in our dissemination approach. No formal ethics approval is required for this review. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020208275.
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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 | 0,138 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,008 |
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 ».