MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4400886635 · doi:10.2196/55502

A Combined Telemedicine and Ambulatory Wound Care Team Intervention for Improving Cross-Sector Outpatient Chronic Wound Management: Protocol for the Mixed Methods TELE-AMBUS Research Project

2024· article· en· W4400886635 sur OpenAlexvenueno aff
Sindre Høyland, Kari Anne Holte, Olaug Øygarden, M. Kamrul Islam, Egil Kjerstad, Ragnhild Gjerstad-Sørensen, Synnøve Aske Høyland, Hanne Rusten Wærnes, Pascale Carayon, Maureen Fallon, Marcus Gürgen, Sissel Eikeland Husebø, Eirin Rødseth

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineMedicineAmbulatory careWound careHealth careNursingPsychological interventionCompetence (human resources)Medical emergencyPsychologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a growing prevalence of nonhealing wounds and chronic diseases in society, and there is an associated need for wound management solutions that include the use of telemedicine. A broad spectrum of factors influences the planning and execution of interventions within telemedicine in chronic wound management, spanning organizations, technologies, and individuals, including professionals and patients. The Telemedicine and Ambulatory Wound Care Team (TELE-AMBUS) project applies a whole-system research approach to account for this spectrum of factors. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to explore and analyze the implementation and consequences of an outpatient wound management model, comprising 2 interconnected quality improvement interventions (ie, telemedicine and ambulatory wound care team) aimed at older and vulnerable patients with chronic wounds, across the specialist and primary health care sectors. Embedded in this objective is the aim to improve the competence levels of health care providers and, consequently, the service quality of outpatient wound management across specialist and primary health care services. METHODS: This project examines the implementation and consequences of an outpatient wound management model through a combined process and economic evaluation research strategy. A sociotechnical system theory approach and multiple work package design support the examination. The project uses observations, conversations, interviews, and economic assessments to gather rich, in-depth insights and understanding on why and how the new wound management model contributes to a change or not compared with the traditional treatment model. RESULTS: The project has been funded from 2021 to 2025. Baseline interviews have been conducted since April 2022 and concluded in January 2024. Fieldwork, including nonparticipant observations, semistructured interviews, and informal conversations, has been conducted since November 2022 and is expected to conclude in March 2025. In parallel and as part of the cost-effectiveness analyses, time usage data on the outpatient and regular clinical models are being gathered during the fieldwork. CONCLUSIONS: We applied a whole-system approach in multiple ways, that is, to design or inform our fieldwork and to explore, evaluate, and translate project findings into practice across services. To our knowledge, this approach has not been undertaken in telemedicine in chronic wound management literature and associated human factors and ergonomics research. Thus, our approach can produce both original and novel research and theoretical results internationally. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/55502.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,010

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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetTelemedicine and Telehealth Implementation→Travaux en français237 207→