Impact of digital health on the patient-provider relationship in respiratory secondary care settings: a mixed methods systematic review from IHI DRAGON/CONNECT CRC
Notice bibliographique
Résumé
Patients and providers have expressed concerns about how digital care affects their relationship. We systematically reviewed the evidence on how digital health affects the patient-provider relationship. Methods: We searched 7 databases (date-Nov 2023) using terms for respiratory, digital health and patient-provider relationship (in secondary care). 38 volunteers from ELF, DRAGON and CONNECT undertook duplicate screening/data extraction. Analysis was thematic. Results: Of 116 included studies, 32 explicitly explored the patient-provider relationship. Existing frameworks for patient-provider relationships (Ridd) proved only partially applicable. Trust was foundational and depended on providers’ beliefs about the technology. It was obstructed if clinicians expressed fear and scepticism. Care was demonstrated through monitoring which created an emotional presence, making patients feel taken care of. Connection between the patient/provider was enhanced if communication was seamless, but burdensome technology could create a disconnect due to disengagement. Shared decision-making enhanced by self-monitoring devices changed the dynamics and created a more equal patient-doctor relationship, through improved self-efficacy, and empowerment. Conclusion: Digital care is widely used post-COVID [as shown in DRAGON IHI], however, the impact on the patient/provider relationship is still under-researched. Seamless connection, and strategies to increase trust (both in the technology and in clinician support) are important considerations for strengthening the relationship. These findings will inform the work of CONNECT CRC.
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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 | 0,017 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».