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Enregistrement W4391983471 · doi:10.2196/49501

Views of Service Users, Their Family or Carers, and Health Care Professionals on Telerehabilitation for People With Neurological Conditions in Ghana: Qualitative Study

2024· article· en· W4391983471 sur OpenAlexvenueno aff
Lorna Paul, Katie Thomson, Shadrack Osei Asibey, Marian Brady, Frederike van Wijck, Derrick Antwi, Eric Nkansah Opoku, Fred Stephen Sarfo

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationQualitative researchHealth careService (business)Health professionalsNursingeHealthTelehealthPsychologyInternet privacyMedicineTelemedicineBusinessSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Up to 50% of people in low- and middle-income countries do not receive the rehabilitation they require. Telerehabilitation has the potential to improve access to neurorehabilitation services especially in low- and middle-income countries. Although there are reports of the barriers and facilitators to telerehabilitation in such settings, almost all are anecdotal. Furthermore, family or carers have a significant influence on the adoption and success of telerehabilitation, but their views have not been reported. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the views of service users, their family or carers, and health care professionals (HCPs) on telerehabilitation for people with neurological conditions in Ghana. METHODS: Two focus groups were held at Komfo Anokye Hospital in Kumasi, Ghana: one in person for service users (n=11) and their family or carers (n=9), conducted in the Ghanaian language of Twi, and one hybrid for HCPs (n=18) conducted in English. The mean (SD) age of the service users was 59.8 (8.6) years; 5 users had a stroke and 6 had Parkinson disease. The HCP group consisted of 7 speech and language therapists, 3 physiotherapists, 3 occupational therapists, 3 medical staff, 1 nurse, and 1 industry representative. Focus groups were semi-structured and explored previous experiences of telerehabilitation, perceived benefits and challenges, and solutions to overcome these challenges. Focus groups were audio transcribed, and the service user transcript was translated into English. The resulting transcripts were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Overall, participants were positive about the role of telerehabilitation but recommended hybrid delivery, with in-person rehabilitation in the early stages and telerehabilitation in the later stages. In relation to telerehabilitation in Ghana, there were 3 main themes: benefits, challenges or barriers, and implementation. Benefits included the convenience and lower cost for service users, the higher dose of therapy possible, and increased access for people in remote areas. However, challenges included lack of a stable internet connection, cost of phones and data packages, and low levels of literacy. Implementation issues included cultural relevance, information governance, and the platform used to deliver telerehabilitation, with most participants being familiar with WhatsApp. CONCLUSIONS: Telerehabilitation has the potential to be a useful method of delivering rehabilitation to people with neurological conditions in Ghana, especially in a hybrid rehabilitation model with telerehabilitation augmenting in-person sessions. However, many people were unaware of telerehabilitation, and challenges such as a reliable internet connection, cultural relevance, and costs need to be addressed. Clinical trials of low-cost telerehabilitation interventions contextualized to the specific user group are required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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