MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399881406 · doi:10.2196/53131

Preferences, Needs, and Values of Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease Attending a Telehealth Service: Qualitative Interview Study

2024· article· en· W4399881406 sur OpenAlexvenueno aff
Camilla Wong Schmidt, Karen Borgnakke, Anne Frølich, Lars Kayser

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeRegion Sjælland
Mots-clésTelehealthPulmonary diseaseQualitative researchMedicinePhysical therapyService (business)GerontologyTelemedicineFamily medicineInternal medicineHealth careSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digitally assisted health care services and technologies are gaining popularity. They assist patients in managing their conditions, thereby reducing the burden on health care staff. Digital health care enables individuals to receive care that is more tailored to their needs and preferences. When implemented properly, it can promote equity by considering each person's opportunities and limitations in the context of health care needs, preferences, values, and capabilities. OBJECTIVE: This study aims to understand the needs, values, and preferences of individuals with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) who are provided with a 24/7 digital health care service. Furthermore, we aim to understand the dynamics of the communities to which they belong and how these communities intersect. This will provide us with the essential knowledge to establish new methods of providing education, including the development of educational activities for health professionals to engage, train, and empower people living with COPD. METHODS: The study included 7 informants diagnosed with COPD who received 24/7 digital health care service support from a regional project in Region Zealand, Denmark. The informants were visited 4 times during 2 months, including a "Hello" visit, a day with a semistructured interview, and 2 days with field observations. The informants participated in a semistructured interview, following participant observation and an ethnographic approach. The interview content was analyzed using an inductive methodology to categorize the empirical data. RESULTS: Using the inductive approach, we identified 3 main categories related to the informants' needs, values, and preferences: (1) Health, (2) Value Creation, and (3) Resources. These 3 main categories were based on 9 subcategories: (1) health and barriers, (2) self-monitoring, (3) medication, (4) behavior, (5) motivation, (6) hobbies, (7) social networks, (8) health professionals, and (9) technology. These findings revealed that the informants placed value on maintaining their daily activities and preserving their sense of identity before the onset of COPD. Furthermore, they expressed a desire not to be defined by their COPD, as conversations about COPD often shifted away from the topic. CONCLUSIONS: Digital health solutions and the health care professionals who offer them should prioritize the individuals they serve, considering their needs, values, and preferences rather than solely focusing on the medical condition. This approach ensures the highest level of daily living and empowerment for those living with long-term health conditions. The communities surrounding individuals must engage in constant interaction and collaboration. They should work together to incorporate people's needs, values, and preferences into future digital health services, thereby promoting empowerment and self-management. New educational programs aimed at developing the digital health service competencies of registered nurses should facilitate collaboration between the 2 communities. This collaboration is essential for supporting patients with long-term health conditions in their daily activities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) ResearchTravaux en français237 207