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Enregistrement W4387253877 · doi:10.1186/s12913-023-09784-y

Patient-clinician digital health interventions for the hip fracture population: a scoping review

2023· review· en· W4387253877 sur OpenAlexafffund
Chantal Backman, Steve Papp, Anne Harley, Becky Skidmore, Maeghn Green, Soha Shah, Randa Berdusco, Stéphane Poitras, Paul E. Beaulé, Véronique French-Merkley

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicinePsychological interventionTelehealthHealth informaticsHip fractureHealth careeHealthNursing researchData extractionHealth administrationGrey literatureTelemedicineMEDLINEDigital healthNursingPhysical therapyPublic healthOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Older adults with hip fracture often require extensive post-surgery care across multiple sectors, making follow-up care even more important to ensure an ideal recovery. With the increased adoption of technology, patient-clinician digital health interventions can potentially improve post-surgery outcomes of hip fracture patients by helping them and their caregivers better understand the various aspects of their care, post-hip fracture surgery. The purpose of this study was to examine the available literature on the impact of hip fracture-specific, patient-clinician digital health interventions on patient outcomes and health care delivery processes. We also aimed to identify the barriers and enablers to the uptake and implementation of these technologies and to provide strategies for improved use of these digital health interventions. METHODS: We conducted a scoping review following the six stages of Arksey and O'Malley's framework and following the PRISMA-ScR reporting format. Searches were conducted in five databases. In addition to hand searching for relevant studies from the references of all included studies, we also conducted a grey literature search to identify relevant primary studies. Screening of titles and abstracts as well as full texts were performed independently by two reviewers. Two reviewers also performed the data extraction of the included studies. RESULTS: After screening 3,638 records, 20 articles met the criteria and 1 article was identified through hand searching. Various patient-clinician digital health interventions were described including telehealth /telerehabilitation programs (n = 6), care transition /follow-up interventions (n = 5), online resources (n = 2), and wearable devices /sensor monitoring (n = 1). Outcomes were varied and included functional status, gait/mobility, quality of life, psychological factors, satisfaction, survival/complications, caregiver outcomes, compliance, technology-user interactions, and feedback on the use of the digital health interventions. For clinicians, a key barrier to the use of the digital health interventions was the acceptability of the technology. However, the usefulness of the digital health intervention by clinicians was seen as both a barrier and an enabler. For patients and caregivers, all the themes were seen as both a barrier and an enabler depending on the study. These themes included: 1) availability and access, 2) usability, 3) knowledge and skills, 4) acceptability, and 5) usefulness of the digital health intervention. CONCLUSION: Many behavioural factors affect the use of patient-clinician digital health interventions. However, a specific attention should be focused on the acceptability of the technology by the clinicians to encourage uptake of the digital health interventions. The results of this scoping review can help to better understand the factors that may be targeted to increase the use of these technologies by clinicians, patients, and caregivers.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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