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Enregistrement W4414301531 · doi:10.2196/79679

Designing for Patient-Centered Care and Equity in Virtual Hospital-at-Home Models: Quality Improvement Initiative Using Experience-Based Co-Design

2025· article· en· W4414301531 sur OpenAlexaffvenueabout
Mahabhir Kandola, Emma Wong, Robert Paquin, Kamal Arora, Harroop Sharda, Roman Deol, Mary E. Jung, Megan MacPherson

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Institute of TechnologyFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Quality managementQuality (philosophy)Health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The rapid expansion of virtual care during COVID-19 accelerated the development of virtual hospital-at-home models, which deliver hospital-level care in patients' homes through remote monitoring, virtual communication, and in-person support when required. While the virtual hospital-at-home model offers the potential to improve patient-centered care and health equity, rapid implementation often overlooks culturally diverse and underserved populations, including South Asian communities who experience disproportionate chronic disease burden and barriers to accessing culturally relevant services. Strategies are needed to ensure equitable design and adoption of virtual hospital-at-home models. Objective: This study used an experience-based co-design (EBCD) approach to engage patients, caregivers, clinicians, and community organizations in shaping a regional virtual hospital-at-home strategy within the Fraser Health Authority, British Columbia, Canada. The aim was to identify barriers, facilitators, and equity-focused solutions to inform future implementation. Methods: We conducted a five-stage EBCD quality improvement process in the Fraser Health Authority, British Columbia, including (1) forming a multidisciplinary steering committee, (2) reviewing health care provider experiences, (3) interviewing South Asian patients and caregivers, (4) hosting a co-design workshop to develop solutions, and (5) sharing back findings. Results: Participants identified barriers, including digital literacy, language, and trust in virtual care. The co-designed solutions focused on culturally tailored education, hybrid digital training, caregiver inclusion, and community-driven engagement strategies. Conclusions: EBCD enabled the development of inclusive and actionable strategies to improve virtual hospital-at-home services. The findings highlight the importance of ongoing community collaboration to ensure equity in virtual care innovation.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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