Health Care Professionals’ Perspectives on Using eHealth Tools in Advanced Home Care: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rising demand for advanced home care services, driven by an aging population and the preference for aging in place, presents both challenges and opportunities. While advanced home care can improve cost-effectiveness and patient outcomes, gaps remain in understanding how eHealth technologies can optimize these services. eHealth tools have the potential to offer personalized, coordinated care that increases patient engagement. However, research exploring health care professionals' (HCPs) perspectives on the use of eHealth tools in advanced home care and their impact on the HCP-patient relationship is limited. OBJECTIVE: This study aims to explore HCPs' perspectives on using eHealth tools in advanced home care and these tools' impact on HCP-patient relationships. METHODS: In total, 20 HCPs from 9 clinics specializing in advanced home care were interviewed using semistructured interviews. The discussions focused on their experiences with 2 eHealth tools: a mobile documentation tool and a mobile preconsultation form. The data were analyzed using content analysis to identify recurring themes. RESULTS: The data analysis identified one main theme: optimizing health care with eHealth; that is, enhancing care delivery and overcoming challenges for future health care. Two subthemes emerged: (1) enhancing care delivery, collaboration, and overcoming adoption barriers and (2) streamlining implementation and advancing eHealth tools for future health care delivery. Five categories were also identified: (1) positive experiences and benefits, (2) interactions between HCPs and patients, (3) challenges and difficulties with eHealth tools, (4) integration into the daily workflow, and (5) future directions. Most HCPs expressed positive experiences with the mobile documentation tool, highlighting improved efficiency, documentation quality, and patient safety. While all found the mobile preconsultation form beneficial, patient-related factors limited its utility. Regarding HCP-patient relationships, interactions with patients remained unchanged with the implementation of both tools. HCPs successfully maintained their interpersonal skills and patient-centered approach while integrating eHealth tools into their practice. The tools allowed more focused, in-depth discussions, enhancing patient engagement without affecting relationships. Difficulties with the tools originated from tool-related issues, organizational challenges, or patient-related complexities, occasionally affecting the time available for direct patient interaction. CONCLUSIONS: The study underscores the importance of eHealth tools in enhancing advanced home care while maintaining the HCP-patient relationship. While eHealth tools modify care delivery techniques, they do not impact the core dynamics of the relationships between HCPs and patients. While most of the HCPs in the study had a positive attitude toward using the eHealth tools, understanding the challenges they encounter is crucial for improving user acceptance and success in implementation. Future development should focus on features that not only improve efficiency but also actively enhance HCP-patient relationships, such as facilitating more meaningful interactions and supporting personalized care in the advanced home care setting.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».