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Enregistrement W4205583881 · doi:10.2196/preprints.26165

Expanding Telemonitoring in a Virtual World: A Case Study of the Expansion of a Heart Failure Telemonitoring Program During the COVID-19 Pandemic (Preprint)

2020· preprint· en· W4205583881 sur OpenAlexaboutno aff
Sahr Wali, Milena Guessi Margarido, Amika Shah, Patrick Ware, Michael McDonald, Mary O'Sullivan, Juan Duero Posada, Heather J. Ross, Emily Seto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiterature Analysis and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicThematic analysisPsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelehealthTelemedicineHealth careHotlinePreprintMedicineQualitative researchPsychologyNursingPolitical scienceSociologyComputer scienceTelecommunicationsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>BACKGROUND</title> To minimize the spread and risk of a COVID-19 outbreak, societal norms have been challenged with respect to how essential services are delivered. With pressures to reduce the number of in-person ambulatory visits, innovative models of telemonitoring have been used during the pandemic as a necessary alternative to support access to care for patients with chronic conditions. The pandemic has led health care organizations to consider the adoption of telemonitoring interventions for the first time, while others have seen existing programs rapidly expand. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> At the Toronto General Hospital in Ontario, Canada, the rapid expansion of a telemonitoring program began on March 9, 2020, in response to COVID-19. The objective of this study was to understand the experiences related to the expanded role of a telemonitoring program under the changing conditions of the pandemic. </sec> <sec> <title>METHODS</title> A single-case qualitative study was conducted with 3 embedded units of analysis. Semistructured interviews probed the experiences of patients, clinicians, and program staff from the Medly telemonitoring program at a heart function clinic in Toronto, Canada. Data were analyzed using inductive thematic analysis as well as Eakin and Gladstone’s value-adding approach to enhance the analytic interpretation of the study findings. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> A total of 29 participants were interviewed, including patients (n=16), clinicians (n=9), and operational staff (n=4). Four themes were identified: (1) providing care continuity through telemonitoring; (2) adapting telemonitoring operations for a more virtual health care system; (3) confronting virtual workflow challenges; and (4) fostering a meaningful patient-provider relationship. Beyond supporting virtual visits, the program’s ability to provide a more comprehensive picture of the patient’s health was valued. However, issues relating to the lack of system integration and alert-driven interactions jeopardized the perceived sustainability of the program. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> With the reduction of in-person visits during the pandemic, virtual services such as telemonitoring have demonstrated significant value. Based on our study findings, we offer recommendations to proactively adapt and scale telemonitoring programs under the changing conditions of an increasingly virtual health care system. These include revisiting the scope and expectations of telemedicine interventions, streamlining virtual patient onboarding processes, and personalizing the collection of patient information to build a stronger virtual relationship and a more holistic assessment of patient well-being. </sec>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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