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Enregistrement W4408929399 · doi:10.2196/70970

Impact of Digital Health on Patient-Provider Relationships in Respiratory Secondary Care Based on Qualitative and Quantitative Evidence: Systematic Review

2025· review· en· W4408929399 sur OpenAlexaff
Michaela Senek, David Drummond, Hilary Pinnock, Kjeld Hansen, Anshu Ankolekar, Úna O'Connor, Apolline Gonsard, Oleksandr Mazulov, Katherina Bernadette Sreter, Christina S. Thornton, Pippa Powell

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean CommissionEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and Associations
Mots-clésPreprintDigital healthHealth careMedicineQualitative researchPsychologyInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital health technology adoption has accelerated in respiratory care, particularly since the COVID-19 pandemic, supporting various applications from self-management to telerehabilitation. While these technologies have transformed health care delivery, their impact on the patient-provider relationship in specialist respiratory care remains poorly understood. OBJECTIVE: This study aims to systematically review the literature on the impact of digital health technology on the patient-provider relationship in respiratory secondary care settings and to understand the factors that enhance or diminish this relationship. METHODS: In December 2023, we conducted a systematic review following Cochrane methodology, searching MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane databases, and PsycINFO. We included qualitative, quantitative, and mixed methods studies examining digital health interventions in respiratory secondary care. Trained volunteers from the European Respiratory Society CONNECT Clinical Research Collaboration performed screening and data extraction. We conducted a qualitative meta-synthesis of findings, followed by an abductive quantitative data analysis. A total of 3 stakeholder workshops were held to interpret findings collaboratively with patients and health care professionals. RESULTS: From 15,779 papers screened, 97 met the inclusion criteria (55 qualitative/mixed-methods studies, 42 quantitative studies). Studies covered various respiratory conditions, including COPD (32%), asthma (26%), and COVID-19 (13%). Four main themes emerged: trust (foundational to the relationship), adoption factors (including clinical context and implementation drivers), confidence in technology (based on functionality and the evidence base), and connection (encompassing communication and a caring presence). Digital health technology can either enhance or diminish trust between patients and clinicians, with patients' perceptions of the motivations behind its implementation being crucial. While technology facilitated access and communication, remote consultations risked depersonalisation, particularly when not balanced with in-person interactions. Self-monitoring and access to information empowered patients and promoted more equitable patient-provider relationships. CONCLUSIONS: Digital health technology can either strengthen or weaken patient-provider relationships in respiratory care, with effects impacted by adoption factors, confidence in technology, connection, and patient empowerment. Maintaining trust in the era of digital care requires transparent implementation of motivations, consideration of individual circumstances, and reliable technology that supports rather than replaces the therapeutic relationship. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024493664; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024493664.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,179
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,179
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0210,020
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,623
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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