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Enregistrement W4409788970 · doi:10.1186/s12887-025-05679-5

Co-creation and evaluation of online care maps for children with medical complexity

2025· article· en· W4409788970 sur OpenAlexafffund
Sherri Adams, Madison Beatty, Blossom Dharmaraj, Clara Moore, Arti D. Desai, Leah Bartlett, Erin Culbert, Eyal Cohen‬‏, Jennifer Stinson, Julia Orkin

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensCredit Valley HospitalRoyal Victoria Regional Health CentreMcMaster UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesOntario Centre of InnovationGovernment of Ontario
Mots-clésMedicineData scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Care maps are a caregiver-created diagrammatic tool to support the care of children with medical complexity (CMC). They provide a high-level overview of care, allowing the care team to appreciate the interrelatedness of medical and non-medical aspects of care. Limitations currently exist for the usability, shareability, and integration of care maps into clinical care as they are typically paper-based and caregiver-held. Therefore, the aims of the study were to (1) collaborate with caregivers and care team members (CTMs) of CMC to determine the design requirements and develop an online care map, (2) assess usability, and (3) explore its feasibility and utility from multiple perspectives. METHODS: This mixed methods study utilized an exploratory sequential design. In Phase 1 (Design and Development), the design requirements and utility of an online care map were identified through semi-structured qualitative interviews with caregivers and CTMs. In Phase 2 (Usability Testing), caregivers were monitored for errors and efficiency while completing a standardized task on the online care map. In Phase 3 (Feasibility Testing), caregivers created, updated, and shared online care maps that were housed within a patient-facing online platform accessible to CTMs. Caregivers and CTMs reported their usage of the care map and a descriptive visual content analysis of the care maps was completed. Semi-structured interviews with caregivers and CTMs were conducted to explore the use and feasibility of the online care maps. Qualitative interviews were analyzed using inductive content analysis. RESULTS: In Phase 1, interviews were conducted with caregivers (n = 16) and CTMs (n = 16). Four themes related to the utility and design were identified: (1) simplified snapshot, (2) envisioned use, (3) caregiver hesitancy, and (4) design modifications. The online care map prototype was modified accordingly. In Phase 2, half of the caregivers (n = 5) made one or more navigation error while using the care map. Nearly all caregivers (n = 9) completed the care map task successfully. In Phase 3, thirty-six caregivers registered on the online platform, with 70% (n = 25) creating a care map. Four themes were generated from interviews with caregivers (n = 15) and CTMs (n = 13): (1) care maps in clinical care, (2) enhanced understanding of the bigger picture, (3) uncertain value and redundancy, and (4) innovations for greater impact. CONCLUSION: An online care map creation tool was co-developed with caregivers and CTMs for CMC. Caregivers and CTMs appreciated online care maps as an organizational, coordination, and communication tool, providing an enhanced understanding of the complexity of care, a holistic view of the child, and guiding care discussions. Some caregivers did not use the care map due to a perceived lack of value or redundancy. Future research should explore the integration of care maps into electronic medical records and care pathways and evaluate the impact on clinical outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeObservationnel
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

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Publié2025
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