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Enregistrement W4405833249 · doi:10.2196/50828

Value Propositions for Digital Shared Medication Plans to Boost Patient–Health Care Professional Partnerships: Co-Design Study

2024· article· en· W4405833249 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Bugnon, Francesca Bosisio, Alain Kaufmann, Pascal Bonnabry, Antoine Geissbühler, Christian von Plessen

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHôpitaux Universitaires de Genève
Mots-clésPreprintValue (mathematics)Plan (archaeology)Knowledge managementComputer scienceWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health authorities worldwide have invested in digital technologies to establish robust information exchange systems for improving the safety and efficiency of medication management. Nevertheless, inaccurate medication lists and information gaps are common, particularly during care transitions, leading to avoidable harm, inefficiencies, and increased costs. Besides fragmented health care processes, the inconsistent incorporation of patient-driven changes contributes to these problems. Concurrently, patient-empowerment tools, such as mobile apps, are often not integrated into health care professional workflows. Leveraging coproduction by allowing patients to update their digital shared medication plans (SMPs) is a promising but underused and challenging approach. OBJECTIVE: This study aimed to determine the value propositions of a digital tool enabling patients, family caregivers, and health care professionals to coproduce and co-manage medication plans within Switzerland's national eHealth architecture. METHODS: We used an experience-based co-design approach in the French-speaking region of Switzerland. The multidisciplinary research team included 5 patients as co-researchers. We recruited polypharmacy patients, family caregivers, and health care professionals with a broad range of experiences, diseases, and ages. The experience-based co-design had 4 phases: capturing, understanding, and improving experiences, followed by preparing recommendations and next steps. A qualitative, participatory methodology was used to iteratively explore collaborative medication management experiences and identify barriers and enabling mechanisms, including technology. We conducted a thematic analysis of participant interviews to develop value propositions for digital SMPs. RESULTS: In total, 31 persons participated in 9 interviews, 5 focus groups, and 2 co-design workshops. We identified four value propositions for involving patients and family caregivers in digital SMP management: (1) comprehensive, accessible information about patients' current medication plans and histories, enabling streamlined access and reconciliation on a single platform; (2) patient and health care professional empowerment through the explicit co-ownership of SMPs, fostering coresponsibility, accountability, and transparent collaboration; (3) a means of supporting collaborative interprofessional medication management, including tailored access to information and improved communication across stakeholders; and (4) an opportunity to improve the quality of care and catalyze digital health innovations. Participants discussed types of patient involvement in editing shared information and emphasized the importance of tailoring SMPs to individual abilities and preferences to foster health equity. Integrating co-management into the clinical routine and creating supportive conditions were deemed important. CONCLUSIONS: Coproduced SMPs can improve medication management by fostering trust and collaboration between patients and health care professionals. Successful implementation will require eHealth interoperability frameworks that embrace the complexity of medication management and support diverse use configurations. Our findings underscored the shared responsibility of all stakeholders, including policy makers and technology providers, for the effective and safe use of SMPs. The 4 value propositions offer strategic guidance, while highlighting the need for further research in different health care settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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