MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217440877 · doi:10.2196/32545

Patients’ and Providers’ Perspectives on and Needs of Telemonitoring to Support Clinical Management and Self-care of People at High Risk for Preeclampsia: Qualitative Study

2021· article· en· W3217440877 sur OpenAlexaffvenueabout
Maria Aquino, Janessa Griffith, Tessy Vattaparambil, Sarah Munce, Michelle Hladunewich, Emily Seto

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisMedicineQualitative researchNursingFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preeclampsia is one of the leading causes of maternal mortality worldwide, with a global prevalence at 2%-8% of pregnancies. Patients at high risk for preeclampsia (PHRPE) have an increased risk of complications, such as fetal growth restriction, preterm delivery, abnormal clotting, and liver and kidney disease. Telemonitoring for PHRPE may allow for timelier diagnosis and enhanced management, which may improve maternal and perinatal outcomes. OBJECTIVE: The objective of this study is to determine the perceptions and needs of PHRPE and their health care providers with respect to telemonitoring through semistructured interviews with both groups. This study explored (1) what the needs and challenges of monitoring PHRPE are during pregnancy and in the postpartum period and (2) what features are required in a telemonitoring program to support self-care and clinical management of PHRPE. METHODS: This study used a qualitative descriptive approach, and thematic analysis was conducted. PHRPE and health care providers from a high-risk obstetrical clinic in a large academic hospital in Toronto, Canada, were asked to participate in individual semistructured interviews. Two researchers jointly developed a coding framework and separately coded each interview to ensure that the interviews were double-coded. The software program NVivo version 12 was used to help organize the codes. RESULTS: In total, 7 PHRPE and 5 health care providers, which included a nurse practitioner and physicians, participated in the semistructured interviews. Using thematic analysis, perceptions on the benefits, barriers, and desired features were determined. Perceived benefits of telemonitoring for PHRPE included close monitoring of home blood pressure (BP) measurements and appropriate interventions for abnormal BP readings; the development of a tailored telemonitoring system for pregnant patients; and facilitation of self-management. Perceived barriers to telemonitoring for PHRPE included financial and personal barriers, as well as the potential for increased clinician workload. Desired features of a secure platform for PHRPE included the facilitation of self-management for patients and decision making for clinicians, as well as the inclusion of evidence-based action prompts. CONCLUSIONS: The perceptions of patients and providers on the use of telemonitoring for PHRPE support the need for a telemonitoring program for the management of PHRPE. Recommendations from this study include the specific features of a telemonitoring program for PHRPE, as well as the use of frameworks and design processes in the design and implementation of a telemonitoring program for PHRPE.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,334 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetPregnancy and preeclampsia studiesTravaux en français237 207