Opening the digital front door for individuals using long-term in-home ventilation (LIVE) during a pandemic- implementation, feasibility and acceptability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic led to an unprecedented need for virtual healthcare that was safe, acceptable and feasible to deliver. In May 2020, we launched the Long-term In-Home Ventilator Engagement (LIVE) program for ventilator assisted individuals using ventilators hosted on an e-platform in Ontario, Canada. Objectives To assess the acceptability, appropriateness, feasibility and usability of the LIVE program reported by patients, family caregivers, and healthcare providers (HCP). Design and Methods We conducted a cross-sectional study. We provided HCPs participating in the LIVE program anonymized questionnaires (Acceptability of Intervention Measure (AIM), Intervention Appropriateness Measure (IAM), Feasibility of Intervention Measure (FIM), and mHealth App Usability (MAUQ). Patients and family caregivers completed the AIM and MAUQ. Questionnaires were administered via an e-platform. Results We recruited 105/251 (42%) patients and family caregivers and 42/48 (87.5%) HCPs. Patients and caregivers rated a mean (SD) overall AIM score of 4.3 (0.7) (maximum score 5; higher scores indicate greater acceptability) and a mean (SD) overall MAUQ score of 5.8 (1.5) (maximum score 7; higher scores indicate greater useability). HCPs rated a mean (SD) overall AIM score of 4.3 (0.7), IAM score of 4.3 (0.8), FIM score of 4.2 (0.7) and overall MAUQ score of 5.6 ± 1.5. There were no differences in AIM ((4.3 (0.7) vs 4.3 (0.8), p = 1) or MAUQ (5.8 (1.5) vs 5.6 (1.5), p = 0.5) scores between patients/ family caregivers and HCPs. Interpretation This study suggests that the LIVE program was acceptable, appropriate, feasible, and usable from the perspective of patients, family caregivers and HCPs.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle