Health Care Professionals’ Experiences With Using Information and Communication Technologies in Patient Care During the COVID-19 Pandemic: Qualitative Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The COVID-19 pandemic acted as a catalyst for the use of information and communication technology (ICT) in inpatient and outpatient health care settings. Digital tools were used to connect patients, families, and providers amid visitor restrictions, while web-based platforms were used to continue care amid COVID-19 lockdowns. What we have yet to learn is the experiences of health care providers (HCPs) regarding the use of ICT that supported changes to clinical care during the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE The aim of this paper was to describe the experiences of HCPs in using ICT to support clinical care changes during the COVID-19 pandemic. This paper is reporting on a subset of a larger body of data that examined changes to models of care during the pandemic. METHODS This study used a qualitative, descriptive study design. In total, 30 HCPs were recruited from 3 hospitals in Canada. One-on-one semistructured interviews were conducted between December 2022 and June 2023. Qualitative data were analyzed using an inductive thematic approach to identify themes across participants. RESULTS A total of 30 interviews with HCPs revealed 3 themes related to their experiences using ICT to support changes to clinical care during the COVID-19 pandemic. These included the use of ICT (1) to support in-person communication with patients, (2) to facilitate connection between provider to patient and patient to family, and (3) to provide continuity of care. CONCLUSIONS HCP narratives revealed the benefits of digital tools to support in-person communication between patient and provider, the need for thoughtful consideration for the use of ICT at end-of-life care, and the decision-making that is needed when choosing service delivery modality (eg, web based or in person). Moving forward, organizations are encouraged to provide education and training on how to support patient-provider communication, find ways to meet patient and family wishes at end-of-life care, and continue to give autonomy to HCPs in their clinical decision-making regarding service delivery modality.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».