Qualitative evaluation by community health professionals of a technology design for recording and mobilizing patient reported care narratives
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gaps in the health system make it difficult for older adults to have their communication needs and wants heard for that necessary communication to happen. In this study, we investigate attitudes of community-based healthcare professionals (HCPs) regarding the potential utility of a digital technology platform. This platform was designed to enable older adults receiving HCP services in a community setting to provide qualitative narrative impressions and evaluations of their needs and how these needs were addressed by the services. MyHealthMyRecord (MHMR) technology is being designed to provide a digital video-scrapbook for recording and sharing healthcare-related information, observation, and qualitative narratives. Methods: HCPs were recruited in collaboration with SE Health, a large community-care provider based in Toronto, Canada. Using a user-centered and inclusive design approach, HCPs in community care were asked to comment on the use of the MHMR platform by their patients and to examine a platform prototype. Each session, which lasted approximately 60 min, involved a 40-min semistructured face-to-face interview, followed by a demonstration of the system. Data were analyzed using the Consensual Qualitative Research analysis. Results: A convenience sample of 7 HCPs, all comfortable with digital technology, participated in the study. The analysis identified 11 themes, with all participants recognizing the value of the MHMR platform in enhancing their capacity to provide services, particularly in tracking to relevant events between patients' visits. Conclusions: The HCPs appreciated how the MHMR platform could be used to enhance community health service delivery through valid, reliable, and responsive Person/Patient-Reported Outcomes. It was appreciated that such data could be useful in improving community care experiences while also being useful at a system-wide learning level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».