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Enregistrement W4283367955 · doi:10.2196/39302

Caregivers’ Role in Supporting Occupational Therapy Video Telehealth: A Qualitative Study

2022· article· en· W4283367955 sur OpenAlexvenueno aff
Megan Gately, Dylan Waller, Emily E Metcalf, Lauren R. Moo

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthMedicineOccupational therapyTelemedicineHealth careNursingQualitative researchGerontologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Video telehealth increases access to care for patients living in rural communities and those whose functional status makes attending brick-and-mortar health care visits difficult. This includes many older adults whose accumulated health risks, due to age and chronic illness, may result in higher rates of disability. Older adults underutilize video visits due to decreased digital literacy and age-related impairments. While caregiver assistance may ameliorate such barriers, little is known about the role of caregivers to support patient participation in video telehealth, particularly for more hands-on clinical services such as occupational therapy (OT). Objective This project seeks to explore the role of caregivers to facilitate video telehealth from the perspective of occupational therapy (OT) practitioners at Veterans Health Administration, the largest integrated health care system in the United States. Methods In early 2021, we conducted semistructured interviews with Veterans Health Administration occupational therapy practitioners (n=27) about their experiences using video telehealth to deliver OT services. During the interviews, we asked OT practitioners to describe caregiver involvement in video telehealth. We analyzed the responses related to caregiver participation to better understand the caregivers’ support role in OT video telehealth sessions. Results Interview responses related to caregivers’ participation in video telehealth led to the following three broad findings: (1) caregivers participate in video telehealth sessions to varying degrees and fill a variety of technical and clinical roles; (2) the presence of caregivers allows patients who might otherwise not be able to access telehealth to do so; and (3) there are benefits and barriers to caregiver participation. Related to caregivers’ support roles, our findings revealed that caregivers assist with technical tasks such as logging onto the computer and operating the device to enable visualization during the sessions. The clinical tasks caregivers assist with include communicating with the clinician and taking measurements during home safety evaluations. Factors that appear to contribute to caregiver involvement include patients’ low technical literacy and age- or health-related impairments, such as hearing and vision loss, decreased mobility, or cognitive changes. Perceived benefits included increased caregiver involvement in patient care, while barriers included lack of available caregivers to assist. Conclusions This study improves our understanding of the caregivers’ role supporting patient participation in video telehealth. This foundational work suggests that more studies examining caregiver participation are needed, particularly larger studies and those from the perspectives of caregivers and patients. Elaborating caregiver participation in video telehealth should enable the identification of strategies to facilitate telehealth service delivery, particularly for patients who continue to face access challenges in a post–COVID-19 landscape. Conflict of Interest None declared.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,361 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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