Hausärztliches Telemonitoring bei akuten Erkrankungen am Beispiel von COVID-19 – qualitative Interviewstudie
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Hintergrund Weltweit wurde in der COVID-19-Pandemie Telemonitoring zur Betreuung von COVID-19-Erkrankten eingesetzt. Im Projekt COVID-19@Home wurde ein Telemonitoringkonzept unter anderem im hausärztlichen Setting implementiert. Ziel der Arbeit In diesem Artikel werden Erfahrungen, Barrieren und förderliche Faktoren der Implementation des Telemonitoringkonzepts aus hausärztlicher Sicht dargestellt. Material und Methoden Patientenseitig wurde eine App mit bis zu 5 Messgeräten zur Bestimmung der Vitalparameter verwendet. Die Praxen erhielten Zugriff auf ein Webportal mit Einsicht in Messwerte und Symptome sowie Anbindung an eine Supportstruktur. Die ärztlichen Teilnehmenden wurden zu semistrukturierten Interviews eingeladen, die mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet wurden. Ergebnisse Acht Praxen mit 51 Patientinnen und Patienten nahmen teil, 7 der 8 ärztlichen Teilnehmenden willigten in ein Interview ein. Eine telemedizinische Begleitung wurde insbesondere dann als Mehrwert empfunden, wenn sie die Arbeitsbelastung oder die eigene Unsicherheit im Kontakt mit Risikopatientinnen und -patienten verringerte. Zusätzliche Aufgaben durch das Telemonitoring wurden meist außerhalb der Sprechstunden vom ärztlichen Personal durchgeführt. Die Messwerte wurden mindestens täglich überprüft. Datenqualität und -zuverlässigkeit wurden überwiegend als gut wahrgenommen. Die Meinungen zur Anzahl der Messgeräte divergierten jedoch. Diskussion Eine Akzeptanz der Hausärzteschaft für Telemonitoring bei einer Akuterkrankung ist dann zu erwarten, wenn die Integration in den Arbeitsalltag gelingt und zielgruppenspezifische, begleitende Supportstrukturen vorhanden sind. Zur Optimierung der Aufwand-Nutzen-Relation sollten in zukünftigen Studien klare Einschlusskriterien für Patientengruppen, die von einer telemedizinischen Begleitung profitieren, definiert werden.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».