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Enregistrement W4384835217 · doi:10.2196/44028

Overcoming the Digital Divide for Older Patients With Respiratory Disease: Focus Group Study

2023· article· en· W4384835217 sur OpenAlexvenueno aff
Esther Metting, Sanne van Luenen, Anna Jetske Baron, Anthony Tran, Stijn van Duinhoven, Niels H. Chavannes, Maud Hevink, Jos Lüers, Janwillem Kocks

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthMedicineFocus groupAsthmaCOPDFamily medicineDigital dividePhysical therapyHealth carePharmacyQualitative researchBronchiectasisDiseaseInternal medicineWorld Wide WebThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The need for and adoption of eHealth programs are growing worldwide. However, access can be limited among patients with low socioeconomic backgrounds, often resulting in a so-called "digital divide" due to a mismatch between eHealth and target populations that can gain benefit. This digital divide can result in unsuccessful eHealth implementations, which is of critical importance to health care. OBJECTIVE: This study evaluated the opinions of elderly patients with asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) about an existing pharmacy-based personalized patient web portal that provides medication overview and information on associated diagnoses. The aim was to obtain insights on the common barriers of elderly people when using health-related websites, which can help to improve accessibility. METHODS: This was a cross-sectional qualitative study of a patient panel of the Groningen Research Institute for Asthma and COPD in primary care. Participants were required to be older than 55 years, be Dutch speaking, have no prior experience with the study website, and be diagnosed with a chronic respiratory illness. Two focus groups were created, and they completed a 45-minute session for testing the website and a 120-minute session for semistructured interviews. The focus group sessions were recorded, transcribed verbatim, and analyzed by content analysis. RESULTS: We enrolled 11 patients (9 women) with a mean age of 66 (SD 9) years. Of these, 5 had asthma, 3 had COPD, 2 had asthma-COPD overlap syndrome, and 1 had bronchiectasis. Participants were generally positive about the website, especially the areas providing disease-related information and the medication overview. They appreciated that the website would enable them to share this information with other health care providers. However, some difficulties were reported with navigation, such as opening a new tab, and others reported that the layout of the website was difficult either because of visual impairments or problems with navigation. It was also felt that monitoring would only be relevant if it is also checked by health care professionals as part of a treatment plan. Participants mentioned few privacy or safety concerns. CONCLUSIONS: It is feasible to develop websites for elderly patients; however, developers must take the specific needs and limitations of elderly people into account (eg, navigation problems, poor vision, or poor hand-eye coordination). The provision of information appears to be the most important aspect of the website, and as such, we should endeavor to ensure that the layout and navigation remain basic and accessible. Patients are only motivated to use self-management applications if they are an integrated part of their treatment. The usability of the website can be improved by including older people during development and by implementing design features that can improve accessibility in this group.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,400 · 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'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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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