Safe Patient Handling Musculoskeletal Injury-Prevention Smartphone App for Community Health Care Workers: Mixed Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safe patient handling is critical for reducing musculoskeletal injuries among health care workers; yet, community health care workers often face barriers such as limited access to training and real-time resources. OBJECTIVE: This study had three objectives: (1) provide detailed insights into the unmet needs of Island Health community health care workers with respect to safe patient handling resources and access to information, (2) translate those needs into a user-centered prototype of the Safe Patient Handling Musculoskeletal Injury-Prevention (SPH MSIP) smartphone app through an iterative co-design process, and (3) establish the acceptability and feasibility of SPH MSIP app to support community health care workers' safe patient handling practices using a mixed methods design. METHODS: A 3-phase participatory study was conducted. Phase 1 identified unmet safe patient handling needs through participatory meetings with 6 community health care workers, aligning with objective 1. Phase 2 involved developing the SPH MSIP app using co-design methods, integrating user feedback to address challenges such as guidance for high-risk tasks and intuitive design, addressing objective 2. Phase 3 evaluated the app's feasibility and acceptability, aligning with objective 3. The study recruited 28 participants who used the app for one month. A single-group mixed methods design was used, incorporating quantitative metrics such as recruitment (≥50%), retention (≥75%), and satisfaction (mean score ≥4). Qualitative feedback was gathered through small-group interviews to understand usability, usefulness, and integration into workflows. RESULTS: In phase 1, community health care workers identified barriers, including limited safe patient handling, refresher training, and isolation during tasks. In phase 2, the app was developed to address these safe patient handling needs, incorporating features like scenario-specific guidance for high-risk tasks. In phase 3, the app exceeded success criteria for recruitment, retention, and satisfaction, with participants highlighting its usefulness, usability, and adoption. Qualitative feedback emphasized the app's practical value as a real-time resource, particularly its step-by-step guidance and user-friendly design. CONCLUSIONS: This study met its objectives, highlighting the SPH MSIP app's potential to address community health care workers' unmet safe patient handling needs and improve support in real time patient handling scenarios. While the findings suggest strong feasibility and acceptability, future research should focus on large-scale, extended effectiveness trials to evaluate the app's impact on reducing musculoskeletal injury rates and improving patient care outcomes.
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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 | 0,024 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».