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Enregistrement W4220666273 · doi:10.2196/35418

A Sense of Coherence Approach to Improving Patient Experience Using Information Infrastructure Modeling: Design Science Research

2022· article· en· W4220666273 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia Williams, Brendan Lovelock, Javier Antonio Cabarrus

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRMIT UniversityCisco Systems
Mots-clésKnowledge managementInformation infrastructureHealth careCoherence (philosophical gambling strategy)Conceptual frameworkInformation systemDesign scienceProcess managementComputer scienceBusinessEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health care provider organizations are complex and dynamic environments. Consequently, how the physical and social environment of such organizations interact with an individual is a primary driver of an individual's experience. Increasingly, the capabilities required for them to successfully interact with those within their care are critically dependent on the information infrastructure they have in place, which enables people, both patients and staff, to work optimally together to deliver their clinical and operational objectives. OBJECTIVE: This study aims to design a framework to address the challenge of how to assemble information systems in health care to support an improved sense of coherence for patients, as well as potentially innovate patients' experiences, by connecting and orchestrating the synergy among people, processes, and systems. METHODS: It is necessary to understand the needs of health care providers and patients to address this challenge at a level relevant to information process design and technology development. This paper describes the design science research method used to combine the sense of coherence, which is a core concept within the Antonosky salutogenic approach to health and well-being, with an established information infrastructure maturity framework, demonstrating the coalescence of 2 distinct conceptual perspectives on care delivery. This paper provides an approach to defining a positive and supportive health care experience and linking this to the capabilities of an information- and technology-enabled environment. RESULTS: This research delivers a methodology for describing the patient experience in a form relevant to information infrastructure design, articulating a pathway from information infrastructure to patient experience. It proposes that patient experience can be viewed pragmatically in terms of the established sense of coherence concept, with its ability to identify and guide resources to modulate a patient's environmental stressors. This research establishes a framework for determining and optimizing the capability of a facility's information infrastructure to support the sense of coherence defined by the experiences of its patients. CONCLUSIONS: This groundbreaking research provides a framework for health care provider organizations to understand and assess the ability of their information infrastructure to support and improve the patient experience. The tool assists providers in defining their technology-dependent operational goals around patient experience and, consequently, in identifying the information capabilities needed to support these goals. The results demonstrate how a fundamental shift in thinking about the use of information infrastructure can transform the patient experience. This study details an approach to describing information infrastructure within an experience-oriented framework that enables the impact of technology on experience to be designed explicitly. The contribution to knowledge is a new perspective on modeling how information infrastructure can contribute to supportive health-promoting environments. Furthermore, it may significantly affect the design and deployment of future digital infrastructures in health care.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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