Exploring the use of a digital therapeutic intervention to support the pediatric cardiac care journey: Qualitative study on clinician perspectives
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Notice bibliographique
Résumé
Pediatric heart disease currently effects over one million infants, children, and adolescents in the United States alone. Unlike the adult population, pediatric patients face a more uncertain path with factors relating to their growth and maturation creating levels of complexity to their care management. With mobile phones increasingly being utilized amongst adolescents, digital therapeutics tools could provide a platform to help patients and families manage their condition. This study explored clinicians' views on the use of a digital therapeutic program to support pediatric heart disease management. Using the principles from user-centered design, semi-structured interviews were conducted with 4 cardiologists, 3 nurse practitioners and 1 cardiology fellow at the Hospital for Sick Children. All interview transcripts underwent inductive thematic analysis using Braun and Clarke's iterative six-phase approach. To further contextualize the analytic interpretation of the study findings, Eakin and Gladstone's value-adding approach was used. Five themes were identified: (i) multidisciplinary model of care; (ii) patient care needs change over time; (iii) treatment burden and difficulties in care management; (iv) transition to adulthood; and (v) filling care gaps with digital health. Clinicians valued the opportunity to monitor a patient's health status in real-time, as it allowed them to modify care regimens on a more preventive basis. However, with adolescent care often varying according to the patient's age and disease severity, a digital therapeutic program would only be valuable if it was customizable to the patients changing care journey. Digital therapeutic programs can ease the process of self-care for adolescents with heart disease throughout the growth and maturation of their care journey. However, to ensure the sustained use of a program, there is a need to work collaboratively with patients, caregivers, and clinicians to ensure their lived experiences guide the design and delivery of the overall program.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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