Implementation of Video-Based Care in Interdisciplinary Primary Care Settings at the Veterans Health Administration: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the rapid shift to telehealth, there remains a knowledge gap in how video-based care is implemented in interdisciplinary primary care (PC) settings. OBJECTIVE: The objective of this study was to gain an in-depth understanding of how video telehealth services were implemented in PC from the perspectives of patients and interdisciplinary PC team members at the Veterans Health Administration (VHA) 2 years after the onset of the COVID-19 pandemic. METHODS: We applied a positive and negative deviance approach and selected the 6% highest (n=8) and the 6% lowest (n=8) video-using PC sites in 2022 from a total of 130 VHA medical centers nationally. A total of 12 VHA sites were included in the study, where 43 PC interdisciplinary team members (August-October 2022) and 25 patients (February-May 2023) were interviewed. The 5 domains from the diffusion of innovation theory and the nonadoption, abandonment, scale-up, spread, and sustainability (NASSS) framework guided the development of the 2 study interview guides (provider and patient). We identified themes that emerged across all interviews that were associated with the implementation of video-based care in interdisciplinary PC settings, using directed-content rapid analysis of the interview transcripts. The analysis was guided by 5 a priori NASSS domains: (1) patient condition or characteristic, (2) technology, (3) adopter system, (4) health care organization, and (5) adaptation over time. RESULTS: The study findings include the following common themes and factors, organized by the 5 NASSS domains: (1) patient condition or characteristic-visit type or purpose (eg, follow-up visits that do not require physical examination), health condition (eg, homebound or semihomebound patients), and sociodemographic characteristic (eg, patients who have a long commute time); (2) technology-key features (eg, access to video-enabled devices), knowledge (eg, how to use videoconferencing software), and technical support for patients and providers; (3) adopter system-changes in staff roles and clinical practice (eg, coordination of video-based care), provider and patient preference or comfort to use video-based care, and caregiver's role (eg, participation of caregivers during video visits); (4) health care organization-leadership support and access to resources, scheduling for video visits (eg, schedule or block off digital half or full days), and training and telehealth champions (eg, hands-on or on-site training for staff, patients, or caregivers); (5) adaptation over time-capacity to improve all aspects of video-based care and provide continued access to resources (eg, effective communication about updates). CONCLUSIONS: This study identified key factors associated with the implementation of video-based services in interdisciplinary PC settings at the VHA from the perspectives of PC team members and patients. The identified multifaceted factors may inform recommendations on how to sustain and improve the provision of video-based care in VHA PC settings as well as non-VHA patient-centered medical homes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».