Factors Impacting the Adoption and Potential Reimbursement of a Virtual Reality Tool for Pain Management in Switzerland: Qualitative Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain and its adequate treatment are an issue in hospitals and emergency departments (EDs). A virtual reality (VR) tool to manage pain could act as a valuable complement to common pharmaceutical analgesics. While efficacy could be shown in previous studies, this does not assure clinical adoption in EDs. Objective: The main aim of this study was to investigate which factors affect the adoption and potential reimbursement of a VR tool for pain management in the ED of a Swiss university hospital. Methods: Key informant interviews were conducted using in-depth semistructured interviews with 11 participants reflecting the perspectives of all the relevant stakeholder groups, including physicians, nurses, patients, health technology providers, and health insurance and reimbursement experts. The interviews were recorded and transcribed, and the extracted data were systematically analyzed using a thematic analysis and narrative synthesis of emergent themes. A consolidated framework for eHealth adoption was used to enable a systematic investigation of the topic and help determine which adoption factors are considered as facilitators or barriers or as not particularly relevant for the tool subject of this study. Results: According to the participants, the three key facilitators are (1) organizational environment; (2) tension for change, ease of use, and demonstrability; and (3) employee engagement. Further, the three key barriers to adoption are (1) workload, (2) changes in clinical workflow and habit, and (3) reimbursement. Conclusions: This study concludes that the adoption of a VR tool for pain management in the ED of the hospital subject of this study, although benefiting from a high tension for change in pain and workload management, is highly dependent on the respective organizational environment, engagement of the clinical staff, and reimbursement considerations. While tailored incentive structures and ambassador roles could benefit initial adoption, a change in the reimbursement landscape and further investigation of the positive effects on workflow effectiveness are required to drive long-term adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».