Long-Term Adoption of Televisits in Nursing Homes During the COVID-19 Crisis and Following Up Into the Postpandemic Setting: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing evidence that telemedicine can improve the access to and quality of health care for nursing home residents. However, it is still unclear how to best manage and guide the implementation process to ensure long-term adoption, especially in the context of a decline in telemedicine use after the COVID-19 crisis. OBJECTIVE: This study aims to identify and address major challenges for the implementation of televisits among residents in a nursing home, their caring nurses, and their treating general practitioners (GPs). It also evaluated the impact of televisits on the nurses' workload and their nursing practice. METHODS: A telemedical system with integrated medical devices was introduced in 2 nursing homes and their cooperating GP offices in rural Germany. The implementation process was closely monitored from the initial decision to introduce telemedicine in November 2019 to its long-term routine use until March 2023. Regular evaluation was based on a mixed methods approach combining rigorous qualitative approaches with quantitative measurements. RESULTS: In the first phase during the COVID-19 pandemic, both nursing homes achieved short-term adoption. In the postpandemic phase, an action-oriented approach made it possible to identify barriers and take control actions for long-term adoption. The implementation of asynchronous visits, strong leadership, and sustained training of the nurses were critical elements in achieving long-term implementation in 1 nursing home. The implementation led to enhanced clinical skills, higher professional recognition, and less psychological distress among the nursing staff. Televisits resulted in a modest increase in time demands for the nursing staff compared to organizing in-person home visits with the GPs. CONCLUSIONS: Focusing on health care workflow and change management aspects depending on the individual setting is of utmost importance to achieve successful long-term implementation of telemedicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».