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Enregistrement W4396899822 · doi:10.2196/58501

Improving the Acceptability and Implementation of Information and Communication Technology–Based Health Care Platforms for Older People With Dementia or Parkinson Disease: Qualitative Study Results of Key Stakeholders

2024· article· en· W4396899822 sur OpenAlexvenueno aff
Mona Ahmed, Mayca Marín, Pilar Gangas, Ellen Bentlage, Claudia Louro, Michael Brach

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésInformation and Communications TechnologyHealth careKnowledge managementeHealthBusinessIntegrated careQualitative researchPreprintPublic relationsNursingMedicinePolitical scienceSociologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The management of neurodegenerative diseases (NDDs) in older populations is usually demanding and involves care provision by various health care services, resulting in a greater burden on health care systems in terms of costs and resources. The convergence of various health services within integrated health care models, which are enabled and adopted jointly with information and communication technologies (ICTs), has been identified as an effective alternative health care solution. However, its widespread implementation faces formidable challenges. Both the development and implementation of integrated ICTs are linked to the collaboration and acceptance of different groups of stakeholders beyond patients and health care professionals, with reported discrepancies in the needs and preferences among these groups. OBJECTIVE: Complementing a previous publication, which reported on the needs and requirements of end users in the development of the European Union-funded project PROCare4Life (Personalized Integrated Care Promoting Quality of Life for Older People), this paper aimed to report on the opinions of other key stakeholders from various fields, including academia, media, market, and decision making, for improving the acceptability and implementation of an integrated ICT-based health care platform supporting the management of NDDs. METHODS: The study included 30 individual semistructured interviews that took place between June and August 2020 in 5 European countries (Germany, Italy, Portugal, Romania, and Spain). Interviews were mostly conducted online, except in cases where participants requested to be interviewed in person. In these cases, COVID-19 PROCare4Life safety procedures were applied. RESULTS: This study identified 2 themes and 5 subthemes. User engagement, providing training and education, and the role played by the media were identified as strategic measures to ensure the acceptability of ICT-based health care platforms. Sustainable funding and cooperation with authorities were foreseen as additional points to be considered in the implementation process. CONCLUSIONS: The importance of the user-centered design approach in ensuring the involvement of users in the development of ICT-based platforms has been highlighted. The most common challenges that hinder the acceptability and implementation of ICT-based health care platforms can be addressed by creating synergies among the efforts of users, academic stakeholders, developers, policy makers, and decision makers. To support future projects in developing ICT-based health care platforms, this study outlined the following recommendations that can be integrated when conducting research on users' needs: (1) properly identify the particular challenges faced by future user groups without neglecting their social and clinical contexts; (2) iteratively assess the digital skills of future users and their acceptance of the proposed platform; (3) align the functionalities of the ICT platform with the real needs of future users; and (4) involve key stakeholders to guide the reflection on how to implement the platform in the future. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/22463.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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