The Impact of Perioperative Remote Patient Monitoring on Clinical Staff Workflows: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Remote patient monitoring (RPM) interventions are being increasingly implemented in health care environments, given their benefits for different stakeholders. However, the effects of these interventions on the workflow of clinical staff are not always considered in RPM research and practice. OBJECTIVE: This review explored how contemporary RPM interventions affect clinical staff and their workflows in perioperative settings. METHODS: We conducted a scoping review of recent articles reporting the impact of RPM interventions implemented in perioperative settings on clinical staff and their workflow. The databases accessed were Embase and PubMed. A qualitative analysis was performed to identify the main problems and advantages that RPM brings to staff, in addition to the approaches taken to evaluate the impact of those interventions. Different themes were identified in terms of the challenges of RPM for clinical staff as well as in terms of benefits, risk-reduction strategies, and methods for measuring the impact of these interventions on the workflow of clinical staff. RESULTS: A total of 1063 papers were found during the initial search, of which 21 (1.98%) met the inclusion criteria. Of the 21 included papers, 15 (71%) focused on evaluating new RPM systems, 4 (19%) focused on existing systems, and 2 (10%) were reviews. CONCLUSIONS: The reviewed literature shows that the impact on staff work experience is a crucial factor to consider when developing and implementing RPM interventions in perioperative settings. However, we noticed both underdevelopment and lack of standardization in the methods for assessing the impact of these interventions on clinical staff and their workflow. On the basis of the reviewed literature, we recommend the development of more robust methods for evaluating the impact of RPM interventions on staff experience in perioperative care; the adoption of a stronger focus on transition management when introducing these interventions in clinical practice; and the inclusion of longer periods of assessment, including the evaluation of long-term goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».