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Enregistrement W4403913829 · doi:10.2196/60222

Enhancing Care Coordination in Oncology and Nononcology Thoracic Surgery Care Pathways Through a Digital Health Solution: Mixed Methods Study

2024· article· en· W4403913829 sur OpenAlexafffundvenueabout
Véronique Nabelsi, Véronique Plouffe

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésPreprintMedicineOncologyInternal medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health-system fragmentation in Quebec significantly impacts care coordination, leading to interruptions in patients' care pathways and adverse effects on their health. Coordinating interfacility service corridors is complex and requires collaboration between multiple health care providers (HCPs) and care settings. Effective care coordination is essential to ensure optimal patient management at transition points. OBJECTIVE: This study aims to improve oncology and nononcology thoracic surgery care pathways by enhancing care coordination during interfacility transfers through a digital health solution. METHODS: A multicenter implementation study was conducted across 2 health regions and 2 health care facilities in Quebec. We conducted 27 semistructured interviews with HCPs and managers to better understand the care pathways. Participatory design workshops were held with future users and key stakeholders at an early stage of the technology's design to validate the prototype's functionalities and workflows. A web survey was sent to all end users (N=13) to assess their experience with the platform. RESULTS: All participants (100%) either "agreed" or "strongly agreed" that the platform provided significant benefits. It enhanced interestablishment coordination (4/13, 31% agreed and 9/13, 69% strongly agreed) and continuity of care and services (8/13, 62% agreed and 5/13, 38% strongly agreed), and it contributed to better management and patient intake (10/13, 77% agreed and 3/13, 23% strongly agreed) and process fluidity (3/13, 77% agreed and 3/13, 23% strongly agreed). Surgeons from the McGill University Health Centre confirmed that the platform facilitated and secured information transmission (2/5, 40% agreed and 3/5, 60% strongly agreed) and kept track of oncology patient referrals, follow-up needs, and cases where surgery is unnecessary (2/5, 40% agreed and 3/5, 60% strongly agreed). Nursing staff from the Centre intégré de santé et de services sociaux de l'Outaouais and McGill University Health Centre reported high satisfaction with the platform's support during preoperative visit, surgery, and discharge processes. All participants perceived the platform as intuitive and easy to use. Additionally, participants valued its efficiency in providing rapid access to patient data, which reduces task time and ensures document security, thereby improving care coordination across facilities. The project's success has convinced the HCPs and senior management at both health care facilities to pursue long-term use of the Akinox digital health platform. CONCLUSIONS: This pilot project represents a significant advancement in thoracic surgery care pathways and the coordination of interfacility health care service corridors. The project provides care pathways that are adaptable to other surgical specialties. It also paves the way for improving care in cancer and other health care networks while highlighting the key role of nurse navigators in patient care management. The project underscores the value of strategic leadership and stakeholders' collaboration to improve care coordination and operational efficiency by demonstrating technology's essential role in patient care pathways.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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