Investigating the Acceptance and Implementation Conditions of Telerehabilitation in Germany Among Patients and Health Care Professionals: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telerehabilitation has become increasingly important worldwide, as the COVID-19 pandemic forced many rehabilitation centers to change their daily care routine and find new ways to provide medical rehabilitation and aftercare. OBJECTIVE: This study aims to investigate the acceptance and implementation conditions of telerehabilitation in Germany, particularly following the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted qualitative semistructured interviews with patients (n=9) and health care professionals (n=8) between September 2023 and January 2024. To explore individual and structural barriers to and facilitators of telerehabilitation adoption, we used the extended unified theory of acceptance and use of technology and the Consolidated Framework for Implementation Research. RESULTS: Patients and health care professionals perceived telerehabilitation as positive, mainly due to its flexibility and accessibility. Patients expressed high acceptance levels, anticipating health benefits, although they found it challenging to familiarize themselves with the technology and establish routines. Health care professionals highlighted the need for adequate resources (financial, time, and personnel) and management support to implement telerehabilitation successfully. Both groups saw higher acceptance and cost coverage of telerehabilitation services as essential for successful implementation and use in Germany. CONCLUSIONS: This study identified institutional barriers, such as concerns about resource availability, team communication, and initial resistance among health care staff to the introduction of new technologies. At an individual level, we found that patients struggled with routine establishment and that digital and in-person support from institutions and peers could mitigate this challenge. Implementing a hybrid approach and improving funding and approval processes would enhance telerehabilitation integration in the German health care sector.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».