MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4226485545 · doi:10.2196/preprints.34899

Lessons Learned Through Two Phases of Developing and Implementing a Technology Supporting Integrated Care: Case Study (Preprint)

2021· preprint· en· W4226485545 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Di Pelino, Larkin Lamarche, Tracey Carr, Julie Datta, Jessica Gaber, Doug Oliver, Jay Gallagher, Steven Dragos, David Price, Dee Mangin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsHealth careFocus groupInformation and Communications TechnologyNursingMedical educationPsychologyPublic relationsInternet privacyKnowledge managementMedicineWorld Wide WebComputer scienceBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND As health care becomes more fragmented, it is even more important to focus on the provision of integrated, coordinated care between health and social care systems. With the aging population, this coordination is even more vital. Information and communication technology (ICT) can support integrated care if the form of technology follows and supports functional integration. Health TAPESTRY (Teams Advancing Patient Experience: Strengthening Quality) is a program centered on the health of older adults, supported by volunteers, primary care teams, community engagement and connections, and an ICT known as the Health TAPESTRY application (TAP-App), a web-based application that supports volunteers in completing client surveys, volunteer coordinators in managing the volunteer program, and primary care teams in requesting and receiving information. OBJECTIVE This paper describes the development, evolution, and implementation of the TAP-App ICT to share the lessons learned. METHODS A case study was conducted with the TAP-App as the case and the perspectives of end users and stakeholders as the units of analysis. The data consisted of researchers’ perspectives on the TAP-App from their own experiences, as well as feedback from other stakeholders and end user groups. Data were collected through written retrospective reflection with the program manager, a specific interview with the technology lead, key emailed questions to the TAP-App developer, and viewpoints and feedback during paper drafting from other research team members. There were 2 iterations of Health TAPESTRY and the TAP-App and we focused on learnings from the second implementation (2018-2020) which was a pragmatic implementation scale-up trial using the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework at 6 primary care sites across Ontario, Canada. RESULTS TAP-App (version 1.0), which was iteratively developed, was introduced as a tool to schedule volunteer and client visits and collect survey data using a tablet computer. TAP-App (version 2.0) was developed based on this initial experience and a desire for a program management tool that focused more on dual flow among users and provided better support for research. The themes of the lessons learned were as follows: iterative feedback is valuable; if ICT will be used for research, develop it with research in mind; prepare for challenges in the integration of ICT into the existing workflow; ask whether interoperability should be a goal; and know that technology cannot do it alone yet—the importance of human touch points. CONCLUSIONS Health TAPESTRY is human-centered. The TAP-App does not replace these elements but rather helps enable them. Despite this shift in supporting integrated care, barriers remained to the uptake of the TAP-App that would have allowed a full flow of information between health and social settings in supporting patient care. This indicates the need for an ongoing focus on the human use of ICT in similar programs.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,357 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetElectronic Health Records Systems→Travaux en français237 207→