A Web-Based, Provider-Driven Mobile App to Enhance Patient Care Coordination Between Dialysis Facilities and Hospitals: Development and Pilot Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We piloted a web-based, provider-driven mobile app (DialysisConnect) to fill the communication and care coordination gap between hospitals and dialysis facilities. OBJECTIVE: This study aimed to describe the development and pilot implementation of DialysisConnect. METHODS: DialysisConnect was developed iteratively with focus group and user testing feedback and was made available to 120 potential users at 1 hospital (hospitalists, advanced practice providers [APPs], and care coordinators) and 4 affiliated dialysis facilities (nephrologists, APPs, nurses and nurse managers, social workers, and administrative personnel) before the start of the pilot (November 1, 2020, to May 31, 2021). Midpilot and end-of-pilot web-based surveys of potential users were also conducted. Descriptive statistics were used to describe system use patterns, ratings of multiple satisfaction items (1=not at all; 3=to a great extent), and provider-selected motivators of and barriers to using DialysisConnect. RESULTS: The pilot version of DialysisConnect included clinical information that was automatically uploaded from dialysis facilities, forms for entering critical admission and discharge information, and a direct communication channel. Although physicians comprised most of the potential users of DialysisConnect, APPs and dialysis nurses were the most active users. Activities were unevenly distributed; for example, 1 hospital-based APP recorded most of the admissions (280/309, 90.6%) among patients treated at the pilot dialysis facilities. End-of-pilot ratings of DialysisConnect were generally higher for users versus nonusers (eg, "I can see the potential value of DialysisConnect for my work with dialysis patients": mean 2.8, SD 0.4, vs mean 2.3, SD 0.6; P=.02). Providers most commonly selected reduced time and energy spent gathering information as a motivator (11/26, 42%) and a lack of time to use the system as a barrier (8/26, 31%) at the end of the pilot. CONCLUSIONS: This pilot study found that APPs and nurses were most likely to engage with the system. Survey participants generally viewed the system favorably while identifying substantial barriers to its use. These results inform how best to motivate providers to use this system and similar systems and inform future pragmatic research in care coordination among this and other populations.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».