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Enregistrement W3208837774 · doi:10.1093/pch/pxab061.064

81 The Use of Online Care-Maps for Children with Medical Complexity

2021· article· en· W3208837774 sur OpenAlexaff
Blossom Dharmaraj, Sherri Adams, Madison Beatty, Clara Moore, Arti D. Desai, Leah Bartlett, Erin Culbert, Eyal Cohen, Jennifer Stinson, Julia Orkin

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensSickKids FoundationCredit Valley HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsHealth careDemographicsThe InternetPopulationMedicineNursingFamily medicinePsychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Complex Care Background Children with medical complexity (CMC) are a highly medicalized population of children who require specialized care across various settings including the hospital, home and community, making care coordination challenging. Care-maps, a visual representation of the people and places involved in a patient’s care, are one such tool to facilitate care coordination (Figure 1). To date, care-maps have not yet been used in a clinical environment, examined in real time or used via a standardized approach. Objectives The aims of our study were to develop a shareable standardized online tool that supports the parental creation of a care-map, and to assess the utility of care-maps in clinical care from a parent, health care provider (HCP), and community perspective. Design/Methods Parents of CMC were invited to use a standardized online care platform called Connecting2gether for 6-months and create online care-maps that could be shared with their HCPs and other community members (i.e., teachers, secondary caregivers). Demographics and internet usage surveys were completed at baseline and an acceptability survey was completed at 6-months. Surveys were analyzed using descriptive methods and care-maps were analyzed via descriptive visual analysis. Results Thirty-seven parents enrolled on the platform and 25 (70%) created a care-map and used it for the duration of the study. Of the 25, 14 (66%) went back and made revisions and 17 (80%) reported using it in clinic, home or school. Visual analysis demonstrated 11 categories (bubbles) that were commonly included. All care-maps included a Medical Team, School/Daycare and Family and Friends category, which automatically populated. The majority of care-maps included a central child bubble with the child’s photo (92%), and Community Medical Services (i.e. rehab centers) (60%). Less frequent categories included Home Care (28%), Goals (16%), and 12% included What I Like, Funding, and Community/Foundation individual bubbles. Some parents reported initial uncertainty, but at end-of-study, some reported care-maps as the most useful feature of the platform. Fifty seven percent (12/23) of HCPs viewed the created care-map and only 20% used it in the child’s care. The majority (83%) of HCPs specifically valued seeing the big picture of the child’s care, found it easy to navigate and the detail it provided. Conclusion The ability of care-maps to illustrate the intricate web of medical and non-medical care supporting CMCs in their daily life provides insight and value for parents, HCPs and non-HCPs. Care-maps were found to be valuable from the perspective of HCPs. Parents reported initial uncertainty, highlighting the importance of the HCP promoting the use of care-maps with their patients and families.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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