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Enregistrement W4393934894 · doi:10.2196/51237

Patient Engagement With and Perceptions of the COVIDA Project, a Volunteer-Led Telemonitoring and Teleorientation Service for COVID-19 Community Management: Mixed Methods Study

2024· article· en· W4393934894 sur OpenAlexvenueno aff
Stefan Escobar-Agreda, Javier Silva‐Valencia, Percy Soto-Becerra, C. Mahony Reátegui-Rivera, Kelly De la Cruz-Torralva, Max Chahuara-Rojas, Bruno Hernandez-Iriarte, Daniel Hector Espinoza-Herrera, Carlos Delgado, Silvana M. Matassini Eyzaguirre, Javier Vargas-Herrera, Leonardo Rojas-Mezarina

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación TecnológicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
Mots-clésTelehealthService (business)PhoneMedicineTelemedicineIntervention (counseling)PerceptionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyVolunteerPandemicScheduleNursingFamily medicineHealth careDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the pandemic in Peru, the COVIDA (Collaboration Network of Volunteer Brigade Members for the Investigation, Detection, and Primary Management of Community Cases Affected by COVID-19) project proposed an innovative way to provide telemonitoring and teleorientation to COVID-19 patients, led by health care student volunteers. However, it has not been described how this interaction is perceived from the patient's perspective and which factors increase their engagement with this service. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the perceptions of patients about COVIDA and identify factors associated with their engagement with this service. METHODS: A mixed methods study was conducted to evaluate perceptions of patients that participated in the COVIDA project. This telehealth intervention organized by the National University of San Marcos was implemented in Peru from August to December 2020. The service involved daily phone calls by volunteer students to monitor registered COVID-19 patients until the completion of the 14th day of the illness or if a warning sign was identified. The volunteers also provided teleorientation to address the patients' needs and concerns. Quantitative analysis was performed to describe the characteristics of the patients and to assess the factors related to their engagement with the service, which was defined by the percentage of participants who completed the follow-up according to their individual schedule. Qualitative analysis through semistructured interviews evaluated the patients' perceptions of the service regarding the aspects of communication, interaction, and technology. RESULTS: Of the 770 patients enrolled in COVIDA, 422 (55.7%) were female; the median age was 39 (IQR 28-52) years. During the monitoring, 380 patients (49.4%) developed symptoms, and 471 (61.2%) showed warning signs of COVID-19. The overall median for engagement was 93% (IQR 35.7%-100%). Among those patients who did not develop warning signs, engagement was associated with the presence of symptoms (OR 3.04, 95% CI 2.22-4.17), a positive COVID-19 test at the start of follow-up (OR 1.97, 95% CI 1.48-2.61), and the presence of comorbidities (OR 1.83, 95% CI 1.29-2.59). Patients reported that the volunteers provided clear and valuable information and emotional support. Communication via phone calls took place smoothly and without interruptions. CONCLUSIONS: COVIDA represents a well-accepted and well-perceived alternative model for student volunteers to provide telemonitoring, teleorientation, and emotional support to patients with COVID-19 in the context of overwhelmed demand for health care services. The deployment of this kind of intervention should be prioritized among patients with symptoms and comorbidities, as they show more engagement with these services.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,418 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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