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Enregistrement W4307055232 · doi:10.1093/pch/pxac100.032

33 Evaluation of a Secure Messaging System for Children with Medical Complexity

2022· article· en· W4307055232 sur OpenAlexaff
Camilla Parpia, Clara Moore, Madison Beatty, Susan Miranda, Sherri Adams, Jennifer Stinson, Arti D. Desai, Leah Bartlett, Erin Culbert, Eyal Cohen, Julia Orkin

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensSickKids FoundationCredit Valley HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationPhoneThematic analysisDescriptive statisticsText messagingInformation sharingWorld Wide WebComputer scienceInternet privacyMedicineNursingQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Connecting2gether (C2) platform is a secure online information-sharing tool that aims to improve care for children with medical complexity (CMC) and their families. A key feature of C2 is secure messaging which enables parents to communicate with their child’s care team members (CTMs) in a timely manner. Objectives (1) Evaluate the use of a secure messaging system, (2) Examine and compare the content of messages to email and phone calls, and (3) Explore parent and CTMs’ perceptions and experience using secure messaging as a method of communication. Design/Methods This study is a sub-study of a larger feasibility evaluation of the C2 platform. Parents of CMC were recruited from a tertiary level complex care program to use the C2 platform for 6 months. Parents could invite CTMs involved in their child’s care to register on the platform. Secure messages were extracted from C2 usage reports, and phone and email documentation from the electronic medical record. Quantitative data from C2 usage reports were analyzed using descriptive statistics. Messaging content codes were iteratively developed through review of the C2 messages. Semi-structured interviews were completed with parents and CTMs. Communication and interview data were analyzed using thematic analysis. Results 36 parents and 43 care team members, including HCPs and family members, registered on the C2 platform. Participants sent a total of 1853 messages on C2 with parents and nurse practitioners sending a mean of 33.1 and 87.4 messages, respectively. 85.5% of all C2 messages were responded to within 24 hours. Email and phone calls focused primarily on clinical concerns and medications, whereas C2 messaging focused more on education, proactive check-ins, and non-medical aspects of the child’s life (Figure 1). Four themes emerged from the participant interviews related to C2 messaging: Connection to Care Team, Efficient Communication, Clinical Uses of Secure Messaging, and Barriers to Use (Figure 2). Conclusion Overall, our study provides valuable insight into the benefits of secure messaging in the care of CMC. Secure messaging provided the opportunity for continued patient education, proactive check-ins from HCPs, and casual conversations about family and child life, which contributed to parents feeling an improved sense of connection with their child’s health care team. Secure messaging can be a beneficial additional communication method to improve communication between parents and their care team, reduce the associated burden of care coordination, and ultimately, improve the experience of care delivery.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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
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