The Development of Heart Failure Electronic-Message Driven Tips to Support Self-Management: Co-Design Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is a complex syndrome associated with high morbidity and mortality and increased healthcare utilisation. Patient education is key to improving health outcomes, achieved by promoting self-management to optimise medical management. Newer digital tools like text messaging and smartphone applications provide novel patient education approaches. OBJECTIVE: To partner with clinicians and people with lived experience of HF to identify the priority educational topic areas to inform the development and delivery of a bank of electronic-message driven tips ('e-TIPS') to support HF self-management. METHODS: We conducted three focus groups with cardiovascular clinicians, people with lived experience of HF and their caregivers, which consisted of two stages: Stage 1 - an exploratory qualitative study to identify the unmet educational needs of people living with HF (previously reported) and Stage 2 - a co-design feedback session to identify educational topic areas and inform the delivery of e-TIPS. This paper reports the findings of the co-design feedback session. RESULTS: We identified five key considerations in delivering e-TIPS and five relevant HF educational topics for their content. Key considerations in e-TIP delivery included: (i) Timing of the e-TIPS; (ii) Clear and concise e-TIPS; (iii) Embedding a feedback mechanism; (iv) Distinguishing actionable and non-actionable e-TIPS; and (v) Frequency of e-TIP delivery. Relevant educational topic areas included: (i) cardiovascular risk reduction; (ii) Self-management; (iii) Food and nutrition; (iv) Sleep hygiene; and (v) Mental health. CONCLUSIONS: The findings from this co-design case study have provided a foundation for developing a bank of e-TIPS. These will now be evaluated for usability in the BANDAIDS e-TIPS, a single group, quasi-experimental study of a 24-week e-TIP program (personalised educational messages) delivered via Short Message Service (ACTRN12623000644662).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».