MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392804609 · doi:10.2196/52049

Caregivers’ Role in In-Home Video Telehealth: National Survey of Occupational Therapy Practitioners

2024· article· en· W4392804609 sur OpenAlexvenueno aff
Megan Gately, Dylan Waller, Emily E Metcalf, Lauren R. Moo

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterOffice of Rural HealthGeriatric Research Education and Clinical Center
Mots-clésTelehealthMedicineSpecialtyOccupational therapyPopulationFamily medicineHealth careGerontologyNursingTelemedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults face barriers to specialty care, such as occupational therapy (OT), and these challenges are worse for rural older adults. While in-home video telehealth may increase access to OT, older adults' health- and technology-related challenges may necessitate caregiver assistance. OBJECTIVE: This study examines caregiver assistance with in-home OT video telehealth visits from the perspectives of OT practitioners at Veterans Health Administration (VHA). METHODS: A web-based national survey of VHA OT practitioners about caregivers' role in video telehealth was conducted between January and February 2022. Survey items were developed with input from subject matter experts in geriatrics and OT and identified patient factors that necessitate caregiver participation; the extent to which caregivers assist with different types of tasks (technological and clinical tasks); and the perceived facilitators of, benefits of, and barriers to caregiver involvement. RESULTS: Of approximately 1787 eligible VHA OT practitioners, 286 (16% response rate) participated. Not all survey items required completion, resulting in different denominators. Most respondents were female (183/226, 81%), White (163/225, 72.4%), and occupational therapists (275/286, 96.2%). Respondents were from 87 VHA medical centers, the catchment areas of which served a patient population that was 34% rural, on average (SD 0.22). Most participants (162/232, 69.8%) had >10 years of OT experience serving a patient cohort mostly aged ≥65 years (189/232, 81.5%) in primarily outpatient rehabilitation (132/232, 56.9%). The top patient factors necessitating caregiver involvement were lack of technical skills, cognitive impairment, and advanced patient age, with health-related impairments (eg, hearing or vision loss) less frequent. Technological tasks that caregivers most frequently assisted with were holding, angling, moving, repositioning, or operating the camera (136/250, 54.4%) and enabling and operating the microphone and setting the volume (126/248, 50.8%). Clinical tasks that caregivers most frequently assisted with were providing patient history (143/239, 59.8%) and assisting with patient communication (124/240, 51.7%). The top facilitator of caregiver participation was clinician-delivered caregiver education about what to expect from video telehealth (152/275, 55.3%), whereas the top barrier was poor connectivity (80/235, 34%). Increased access to video telehealth (212/235, 90.2%) was the top-rated benefit of caregiver participation. Most respondents (164/232, 70.7%) indicated that caregivers were at least sometimes unavailable or unable to assist with video telehealth, in which case the appointment often shifted to phone. CONCLUSIONS: Caregivers routinely assist VHA patients with in-home OT video visits, which is invaluable to patients who are older and have complex medical needs. Barriers to caregiver involvement include caregivers' challenges with video telehealth or inability to assist, or lack of available caregivers. By elucidating the caregiver support role in video visits, this study provides clinicians with strategies to effectively partner with caregivers to enhance older patients' access to video visits.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,460
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Rehabilitation and Assistive TechnologiesMême sujetAssistive Technology in Communication and MobilityTravaux en français237 207