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Enregistrement W4391615675 · doi:10.2196/48132

Expectation, Attitude, and Barriers to Receiving Telehomecare Among Caregivers of Homebound or Bedridden Older Adults: Qualitative Study

2024· article· en· W4391615675 sur OpenAlexvenueno aff
Pansiree Onseng, Wichuda Jiraporncharoen, Sasiwimon Moonkayaow, Pimchai Veerasirikul, Nutchar Wiwatkunupakarn, Chaisiri Angkurawaranon, Kanokporn Pinyopornpanish

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChiang Mai University
Mots-clésMedicineQualitative researchFamily caregiversGerontologyGeriatricsActivities of daily livingHealth careFamily medicineNursingPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, telehomecare has become an increasingly important option for health care providers to deliver continuous care to their patients. OBJECTIVE: This study aims to explore the expectations, attitudes, and barriers to telehomecare among caregivers of homebound or bedridden older adults. METHODS: This qualitative study used semistructured interviews to explore caregivers' perspectives on telehomecare for homebound or bedridden older adults. The study adhered to the SRQR (Standards for Reporting Qualitative Research) guidelines. Participants were selected using convenience sampling from caregivers of homebound or bedridden older adults with experience in both in-person home visits and telehomecare services provided by the Department of Family Medicine at Chiang Mai University, in an urban area of Chiang Mai Province in Northern Thailand. Semistructured interviews were conducted. The interviews were audio recorded with participant consent and transcribed verbatim. The framework method was used, involving multiple readings of transcripts to facilitate familiarization and accuracy checking. The study used the technology acceptance model and comprehensive geriatric assessment as the analytical framework. RESULTS: The study included 20 caregivers of older adult patients. The patients were predominantly female (15/20, 75%), with an average age of 86.2 years. Of these patients, 40% (n=8) of patients were bedridden, and 60% (n=12) of patients were homebound. Caregivers expressed generally positive attitudes toward telehomecare. They considered it valuable for overall health assessment, despite recognizing certain limitations, particularly in physical assessments. Psychological assessments were perceived as equally effective. While in-person visits offered more extensive environmental assessments, caregivers found ways to make telehomecare effective. Telehomecare facilitated multidisciplinary care, enabling communication with specialists. Caregivers play a key role in care planning and adherence. Challenges included communication issues due to low volume, patient inattention, and faulty devices and internet signals. Some caregivers helped overcome these barriers. The loss of information was mitigated by modifying signaling equipment. Technology use was a challenge for some older adult caregivers. Despite these challenges, telehomecare offered advantages in remote communication and resolving scheduling conflicts. Caregivers varied in their preferences. Some preferred in-person visits for a broader view, while others favored telehomecare for its convenience. Some had no strong preference, appreciating both methods, while others considered the situation and patient conditions when choosing between them. Increased experience with telehomecare led to more confidence in its use. CONCLUSIONS: Caregivers have positive attitudes and high expectations for telehomecare services. Although there may be barriers to receiving care through this mode, caregivers have demonstrated the ability to overcome these challenges, which has strengthened their confidence in telehomecare. However, it is important to enhance the skills of caregivers and health care teams to overcome barriers and optimize the use of telehomecare.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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