Qualitative Study of Health Care Team Perception of the Benefits and Limitations of Remote Symptom Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Remote symptom monitoring (RSM) using electronic patient-reported outcomes (ePROS) connects patients and health care teams between appointments. Patient-perceived benefits and drawbacks of RSM are well-known, but health care team members' perceptions are less clear. METHODS Health care team members from the University of Alabama at Birmingham and the University of South Alabama Health Mitchell Cancer Institute participated in semi-structured qualitative interviews to explore their experiences and perspectives on RSM benefits and limitations. Interviews were audio-recorded, transcribed, and analyzed inductively using NVivo software to identify recurring themes and exemplary quotes. RESULTS Thirty oncology health care team members, including physicians (n = 9), nurse practitioners (n = 2), nurses (n = 8), nonclinical navigators (n = 7), and administrators (n = 4), were interviewed. Findings were organized into five major themes: three benefits ( Proactive, Improved Patient-Health Care Team Relationship , and Patient Engagement and Symptom Reporting ) and two limitations ( Health Care Team-Perceived Limited Patient Buy-In or Awareness and Workload and Workflow Issues ). Health care team members perceived that RSM improved their ability to support patients and the quality of care delivered to patients by promoting proactive management, strengthening the patient-health care team relationship, and engaging patients in symptom reporting. Despite positive perceptions, health care team members also voiced drawbacks of RSM related to the lack of patient buy-in or awareness and increased workload and disrupted workflow. CONCLUSION Although health care team members recognized the benefits of RSM as a standard of care, future work is necessary to address identified limitations to support wide-scale implementation of RSM in oncology practices.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».