Patients With Cardiovascular Disease Revisiting Specialist Physicians via Remote Treatment: Interview Study of Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to health care for an aging population with growing needs presents major challenges in northern Sweden's sparsely populated regions. Few people, the lack of professionals, and long distances make it difficult to provide health care on equitable terms according to the Swedish legislation. Remote treatment (RT) using information and communication technology has been suggested to overcome these difficulties, and person-centered care (PCC) is a desired philosophy to improve the quality of health care. However, there is scarce knowledge about how patients experience RT meetings. OBJECTIVE: This study aimed to describe the experiences of patients with cardiovascular disease revisiting specialist physicians via RT guided by a PCC perspective in northern Sweden's sparsely populated regions. METHODS: A qualitative study was conducted based on interviews with 8 patients with cardiovascular disease revisiting their physician through RT, from a digital health room to a health care center or from a health care center to a hospital. The interviews were recorded, transcribed verbatim, and analyzed using inductive content analysis. The results are discussed from a PCC perspective. RESULTS: The analysis resulted in 6 categories: good accessibility, safety with good relationships, proximity and distance with technology, habit and quality of the technology facilitating the meeting, cherishing personal integrity, and participation in own care. These categories were interpreted as the theme, participation and relationships are important for good and close care via RT. CONCLUSIONS: The study shows that participation and relationships are important for good and close care via RT. To improve the quality of an RT meeting, PCC can be applied but needs to be extended to the digital domain-electronic PCC, especially the communication component, as it is the most salient difference from a face-to-face meeting. Important factors that should be considered before, during, and after the RT meeting have been identified.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».