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Enregistrement W4220754653 · doi:10.2196/36346

Normalizing Telemonitoring in Nurse-Led Care Models for Complex Chronic Patient Populations: Case Study

2022· article· en· W4220754653 sur OpenAlexaffvenue
Kayleigh Gordon, Katie N. Dainty, Carolyn Steele Gray, Jane DeLacy, Amika Shah, Emily Seto

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemNorth York General HospitalSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic careNormalization (sociology)NursingMedicineIntervention (counseling)Qualitative researchChronic diseasePsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The implementation of telemonitoring (TM) has been successful in terms of the overall feasibility and adoption in single disease care models. However, a lack of available research focused on nurse-led implementations of TM that targets patients with multiple and complex chronic conditions (CCC) hinders the scale and spread to these patient populations. In particular, little is known about the clinical perspective on the implementation of TM for patients with CCC in outpatient care. OBJECTIVE: This study aims to better understand the perspective of the clinical team (both frontline clinicians and those in administrative positions) on the implementation and normalization of TM for complex patients in a nurse-led clinic model. METHODS: A pragmatic, 6-month implementation study was conducted to embed multicondition TM, including heart failure, hypertension, and diabetes, into an integrated nurse-led model of care. Throughout the study, clinical team members were observed, and a chart review was conducted of the care provided during this time. At the end of the study, clinical team members participated in qualitative interviews and completed the adapted Normalization Measure Development questionnaires. The Normalization Process Theory guided the deductive data analysis. RESULTS: Overall, 9 team members participated in the study as part of a larger feasibility study of the TM program, of which 26 patients were enrolled. Team members had a shared understanding of the purpose and value of TM as an intervention embedded within their practice to meet the diverse needs of their patients with CCC. TM aligned well with existing chronic care practices in several ways, yet it changed the process of care delivery (ie, interactional workability subconstruct). Effective TM normalization in nurse-led care requires rethinking of clinical workflows to incorporate TM, relationship development between the clinicians and their patients, communication with the interdisciplinary team, and frequent clinical care oversight. This was captured well through the subconstructs of skill set workability, relational integration, and contextual integration of the Normalization Process Theory. CONCLUSIONS: Clinicians successfully adopted TM into their everyday practice such that some providers felt their role would be significantly and negatively affected without TM. This study demonstrated that smartphone-based TM systems complemented the routine and challenging clinical work caring for patients with CCC in an integrated nurse-led care model.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,445
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'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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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