Barriers and facilitators to patient-to-provider messaging using the COM-B model and theoretical domains framework: a rapid umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Virtual patient-to-provider messaging systems such as text messaging have the potential to improve healthcare access; however, little research has used theory to understand the barriers and facilitators impacting uptake of these systems by patients and healthcare providers. This review uses the Capability-Opportunity-Motivation-Behaviour (COM-B) model and the Theoretical Domains Framework (TDF) to explore barriers and facilitators of patient-to-provider messaging. Methods A rapid umbrella review method was followed. Medline and CINAHL were searched for review articles that examined patient-to-provider implementation barriers and facilitators by patients or healthcare providers. Two coders extracted implementation barriers and facilitators, and one coder mapped these barriers and facilitators on to the COM-B and TDF. Results Fifty-nine unique barriers and facilitators were extracted. Regarding healthcare provider oriented barriers and facilitators, the most frequently identified COM-B components included Reflective Motivation (identified in 42% of provider barriers and facilitators), Psychological Capability (19%) and Physical Opportunity (19%) and TDF domains included Beliefs about Consequences (identified in 28% of provider barriers and facilitators), Environmental Context and Resources (19%), and Social Influences (17%). Regarding patient oriented barriers and facilitators, the most frequently identified COM-B components included Reflective Motivation (identified in 55% of patient barriers and facilitators), Psychological Capability (16%), and Physical Opportunity (16%) and TDF domains included Beliefs about Consequences (identified in 30% of patient barriers and facilitators), Environmental Context and Resources (16%), and Beliefs about Capabilities (11%). Conclusions Both patients and healthcare providers experience barriers to implementing patient-to-provider messaging systems. By conducting a COM-B and TDF-based analysis of the implementation barriers and facilitators, this review highlights several theoretical domains for researchers, healthcare systems, and policy-makers to focus on when designing interventions that can effectively target these issues and enhance the impact and reach of virtual messaging systems in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».