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Enregistrement W4379745748 · doi:10.2196/41032

Underestimated Factors Regarding the Use of Technology in Daily Practice of Long-Term Care: Qualitative Study Among Health Care Professionals

2023· article· en· W4379745748 sur OpenAlexvenueno aff
Sjors Groeneveld, Marjolein E.M. den Ouden, Julia E.W.C. van Gemert‐Pijnen, Rudolf M. Verdaasdonk, Harmieke van Os‐Medendorp

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésThematic analysisHealth careFocus groupQualitative researchLife expectancyNursingMedicinePsychologyMedical educationBusinessMarketingPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing life expectancy is resulting in a growing demand for long-term care; however, there is a shortage of qualified health care professionals (HCPs) to deliver it. If used optimally, technology can provide a solution to this challenge. HCPs play an important role in the use of technology in long-term care. However, technology influences several core aspects of the work that HCPs do, and it is therefore important to have a good understanding of their viewpoint regarding the use of technology in daily practice of long-term care. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify the factors that HCPs consider as relevant for using technology in daily practice of long-term care. METHODS: In this qualitative study, 11 focus groups were organized with 73 HCPs. The focus group discussions were guided by an innovative game, which was specifically developed for this study. The content of the game was categorized into 4 categories: health care technology and me; health care technology, the patient, and me; health care technology, the organization, and me; and facilitating conditions. The perspectives of HCPs about working with technology were discussed based on this game. The focus groups were recorded and transcribed, followed by an inductive thematic analysis using ATLAS.ti 9x (ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH). RESULTS: Overall, 2 main domain summaries were developed from the data: technology should improve the quality of care and acceptance and use of technology in care. The first factor indicates the need for tailored and personalized care and balance between human contact and technology. The second factor addresses several aspects regarding working with technology such as trusting technology, learning to work with technology, and collaboration with colleagues. CONCLUSIONS: HCPs are motivated to use technology in daily practice of long-term care when it adds value to the quality of care and there is sufficient trust, expertise, and collaboration with colleagues. Their perspectives need to be considered as they play a crucial part in the successful use of technology, transcending their role as an actor in implementation. On the basis of the findings from this study, we recommend focusing on developing technology for situations where both efficiency and quality of care can be improved; redefining the roles of HCPs and the impact of technology hereon; involving HCPs in the design process of technology to enable them to link it to their daily practice; and creating ambassadors in care teams who are enthusiastic about working with technology and can support and train their colleagues.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,392 · 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.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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