MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393318239 · doi:10.2196/49696

Patient Perspectives on Communication Pathways After Orthopedic Surgery and Discharge and Evaluation of Team-Based Digital Communication: Qualitative Exploratory Study

2024· article· en· W4393318239 sur OpenAlexvenueno aff
Lili Worre Høpfner Jensen, Ole Rahbek, Rikke Emilie Kildahl Lauritsen, Søren Kold, Birthe Dinesen

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthopedic surgeryQualitative researchExploratory researchMedical educationPsychologyMedicineSurgerySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The transition from hospital to home after orthopedic surgery requires smooth communication and coordination between patients and their team of care to avoid fragmented care pathways. Digital communication is increasingly being used to facilitate easy and accessible asynchronous communication between patients and health care professionals across settings. A team-based approach to digital communication may provide optimized quality of care in the postoperative period following orthopedic surgery and hospital discharge. OBJECTIVE: This study was divided into two phases that aimed to (1) explore the perspectives of patients undergoing orthopedic surgery on current communication pathways at a tertiary hospital in Denmark and (2) test and explore patients' experiences and use of team-based digital communication following hospital discharge (eDialogue). METHODS: A triangulation of qualitative data collection techniques was applied: document analysis, participant observations (n=16 hours), semistructured interviews with patients before (n=31) and after (n=24) their access to eDialogue, and exploration of use data. RESULTS: Findings show that patients experience difficult communication pathways after hospital discharge and a lack of information due to inadequate coordination of care. eDialogue was used by 84% (26/31) of the patients, and they suggested that it provided a sense of security, coherence, and proximity in the aftercare rearranging communication pathways for the better. Specific drivers and barriers to use were identified, and these call for further exploration of eDialogue. CONCLUSIONS: In conclusion, patients evaluated eDialogue positively and suggested that it could support them after returning home following orthopedic surgery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetHospital Admissions and OutcomesTravaux en français237 207