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Enregistrement W3212456458 · doi:10.2196/31037

Implementing Automated Text Messaging for Patient Self-management in the Veterans Health Administration: Qualitative Study Applying the Nonadoption, Abandonment, Scale-up, Spread, and Sustainability Framework

2021· article· en· W3212456458 sur OpenAlexvenueno aff
Vera Yakovchenko, D. Keith McInnes, Beth Ann Petrakis, Chris Gillespie, Jessica M. Lipschitz, Megan B. McCullough, Lorilei Richardson, Brian Vetter, Timothy P. Hogan

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthQuality Enhancement Research InitiativeOffice of Research and DevelopmentHealth Services Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésAbandonment (legal)Scale (ratio)mHealthSustainabilityQualitative researchShort Message ServiceMedicineText messagingAdministration (probate law)NursingComputer scienceGeographyTelecommunicationsWorld Wide WebPolitical sciencePsychological interventionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Veterans Health Administration (VHA) is deploying an automated texting system (aTS) to support patient self-management. OBJECTIVE: We conducted a qualitative evaluation to examine factors influencing national rollout of the aTS, guided by the Nonadoption, Abandonment, Scale-up, Spread, and Sustainability (NASSS) framework, which is intended to support the evaluation of novel technologies. METHODS: Semistructured interviews were conducted with 33 staff and 38 patients who were early adopters of the aTS. Data were analyzed following deductive and inductive approaches using a priori codes and emergent coding based on the NASSS. RESULTS: We identified themes across NASSS domains: (1) Condition: The aTS was considered relevant for a range of patient needs; however, perceptions of patient suitability were guided by texting experience and clinical complexity rather than potential benefits. (2) Technology: Onboarding of the aTS presented difficulty and the staff had different opinions on incorporating patient-generated data into care planning. (3) Value: Supply-side value relied on the flexibility of the aTS and its impact on staff workload whereas demand-side value was driven by patient perceptions of the psychological and behavioral impacts of the aTS. (4) Adopters: Limited clarity on staff roles and responsibilities presented challenges in incorporating the aTS into clinical processes. (5) Organization: Staff were willing to try the aTS; however, perceptions of leadership support and clinic readiness hindered usage. (6) Wider system: Staff focused on enhancing aTS interoperability with the electronic medical record. (7) Embedding and adaptation over time: The interplay of aTS versatility, patient and staff demands, and broader societal changes in preferences for communicating health information facilitated aTS implementation. CONCLUSIONS: VHA's new aTS has the potential to further engage patients and expand the reach of VHA care; however, patients and staff require additional support to adopt, implement, and sustain the aTS. The NASSS highlighted how the aTS can be better embedded into current practices, which patients might benefit most from its functionality, and which aspects of aTS messages are most relevant to self-management. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03898349; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03898349.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,444 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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