Patient Experiences With a Mobile Self-Care Solution for Low-Complex Orthopedic Injuries: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Dutch acute health care system faces challenges with limited resources and increasing patient numbers. To reduce outpatient follow-up, direct discharge (DD) has been implemented in over 30 out of 80 Dutch hospitals. With DD, no routine follow-up appointments are scheduled after the emergency department (ED) visit for low-complex, isolated, and stable musculoskeletal injuries. This policy is supported by information leaflets, a smartphone app, and a telephone helpline with human support. Growing evidence shows that DD is satisfactory, safe, and effective in reducing secondary health care use, but thorough patient experiences are lacking. Objective: The aim of this study was to explore the experiences of patients with DD to ensure durable adoption and to improve the treatment protocol. Methods: A mixed method study was conducted parallel to the implementation of DD in 3 hospitals. Data were collected through a survey directly after the ED visit, a survey 3 months post injury, and semistructured interviews. Quantitative data were reported descriptively, and qualitative data used thematic analysis. Outcomes included the Bowen feasibility parameters: implementation, acceptance, preliminary efficacy, and demand. All patients who consented to the study face-to-face with one of the 12 low-complex musculoskeletal injuries were included in the study during the implementation period. Results: Of the 429 patients who started the primary survey, 138 patients completed both surveys. A total of 18 semistructured interviews were conducted and analyzed. Patients reported a median treatment satisfaction score of 7.8 (IQR 6.6-8.8) on a 10-point scale of DD at the ED. Information quality was experienced as good (106/138, 77%), and most preferred DD over face-to-face follow-up (79/138, 59%). Patient information demands and app use varied among patients, with a median frequency of use of 4 times (ranging from 1 to 30). Conclusions: This study shows that patients consider DD a feasible and safe alternative to traditional treatment, with a favorable perception of its acceptability, efficacy, applicability, and demand. Nevertheless, response rates were relatively low, and personal nuances and preferences must be considered when implementing DD. Clinicians and policy makers can use the insights to improve DD and work towards the integration of DD into clinical practice and future guidelines.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».