Patient-Derived Design Principles for Technology-Enabled Healing at Home Following Hospital Discharge: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As more patients transition from hospital to home for post-acute care, a growing interest exists in leveraging technology to support recovery, yet limited understanding exists on how to design these tools to align with patient and caregiver needs and preferences. OBJECTIVE: To explore the perceptions, attitudes, and beliefs of recently discharged patients in order to develop user-centered design principles for digital tools that support safe and effective transitions from hospital to home. METHODS: A vignette-based, mixed-methods survey grounded in the Technology Acceptance Model (TAM) to explore patient perceptions of digital tools supporting post-discharge care. A random sample of 1,000 recently discharged adult patients received a survey featuring validated vignettes and TAM-informed questions, with both quantitative and qualitative items. Open-ended responses were analyzed using Grounded Theory to derive design principles that inform the development and implementation of patient-centered digital health tools. Quantitative items were descriptive in nature and are summarized as count (n) and frequency (%). RESULTS: Of the 967 eligible patients contacted, 116 completed the survey (12.0% response rate), with respondents having a median age of 71 years, high rates of chronic illness, and access to smartphones (84.5%) and in-home internet (95.7%). Qualitative analysis revealed six key themes-connection to care, technical ease-of-use, solution usability, human connection, cost, and privacy-informing three patient-centered design principles focused on user experience, affordability, and transparent communication to guide future technology-supported hospital discharge interventions. Respondents reported the following factors as highly important: reassurance that a care team member would reach out if something seemed wrong (92.2%, n=107/116), responsiveness to patient need (81.9%, n=95/116), ability to see their own data (81.9%, n=95/116), and out of pocket cost (81.0%, n=94/116). Less important factors included duration of device use (19.0%, n=22/116) and battery life (18.0%, n=21/116). CONCLUSIONS: Grounded in patient perspectives, this study identified the three core design principles of User Experience and Accessibility, Cost and Privacy, and Communication and Transparency that should guide the development and implementation of digital tools to support safe, effective, and human-centered transitions from hospital to home.
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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 | 0,055 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».