Needed competence for registered nurses working at a patient-centred telehealth service aimed to engage and empower people living with COPD: A five-month participatory observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global population of older aged 65 and over is increasing, which means an increase in people living with long-term health conditions and multimorbidity. Implementing new digital health technologies enables increased patient empowerment and responsibility, and the ability to respond to changes in their condition themselves, with less involvement of healthcare professionals. Important parameters need to be addressed for this digitally enabled empowerment to be successful, these include increased individual and organizational health literacy, the establishment of joint decision-making activities among patients and healthcare professionals, and efforts that target the individual's ability to manage their condition, which include education to increase skills and providing technology for self-monitoring. OBJECTIVE: To identify needed competencies of digital healthcare professionals to be able to provide the needed services to service users with chronic obstructive pulmonary disease in a 24/7 digital healthcare service. METHOD: Five registered nurses' work was observed weekly for five months. In total 13 participatory observations were conducted. Data from the observations was transcribed and analysed through inductive content analysis. RESULTS: Five main categories were identified in the analysis; 1) tasks, 2) communication, 3) the relationships between the registered nurses, 4) service users, and 5) technology. These categories contain different competencies needed for registered nurses working in a digitalized healthcare system. CONCLUSIONS: Future digital healthcare professionals will require several competencies, to be able to deliver proper care in a digital health community that goes beyond traditional healthcare competencies, including social, technological, and communication skills.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».