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Enregistrement W4414258478 · doi:10.1101/2025.09.03.25335068

Empowering Patients with Heart Failure Through Digital Health: The Role of Family Physicians

2025· preprint· en· W4414258478 sur OpenAlexaff
Derya Demirci, Muhammad Saeed Minhas, Neil G. Barr, Catherine Demers

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDigital healthWorkflowHealth careQualitative researchPrimary careMEDLINEPrimary health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heart failure (HF) affects millions worldwide and is associated with high hospital readmission rates. Patients with HF often face challenges such as medication non-adherence, mild cognitive decline, limited healthcare access, and poor knowledge of their condition. Validated digital health tools (DHTs) can help manage HF and prevent symptom worsening. However, it is essential to consider the input of family physicians (FPs) in the development of user-centered DHTs. This study aimed to understand FPs’ attitudes and needs regarding the feasible and effective use of existing self-care DHTs to support older patients with HF. This qualitative study used a user-centered design framework. Semi-structured interviews with twelve FPs were conducted, using persona-case scenarios. The data were analyzed using NVivo 12 software and Braun and Clarke’s thematic analysis method. The following themes were revealed: availability of advice in challenging situations, patient clinical data, digital health tool competencies, patient factors, attitudes and preferences toward digital health technology, and the primary care climate . This study explores family physicians’ (FPs) needs and expectations in supporting seniors with heart failure (HF) through self-care digital health technologies (DHTs). The findings highlight key challenges FPs face in managing chronic diseases in older adults and emphasize critical considerations for designing HF digital health platforms. Specifically, the study underscores the importance of feasibility and effective integration into primary care, ensuring these platforms align with clinical workflows and enhance patient self-management. These insights can guide the development of user-centered DHTs that support both physicians and patients, ultimately improving HF care in primary care settings. Author Summary This study aimed to explore family physicians’ (FPs) attitudes and needs regarding the feasibility and effectiveness of supporting older patients with heart failure (HF) using a self-care digital health tool (DHT). The DHT used in this study is CorLibra, a medical device designed to promote HF self-management in the home setting. CorLibra helps patients monitor their weight daily and adjust their diuretic medications accordingly. The tool was specifically developed to address the unique needs of older adults based on extensive qualitative research. Our findings provide valuable insights into how FPs can effectively support patients using such tools to manage chronic conditions like HF.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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