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Enregistrement W4414868007 · doi:10.2196/73477

Patients’ Perceptions of Using a Digital Previsit Tool in Outpatient Settings (Part 2): Qualitative Study

2025· article· en· W4414868007 sur OpenAlexvenueno aff
Petra Pohl, Emma K Kjörk

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPerceptionDigital healthFocus groupQualitative analysisContext (archaeology)Health professionalsOutpatient clinic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with long-term conditions, such as stroke, require regular follow-up visits to health care professionals to identify changes in symptoms. The digital previsit tool Strokehälsa (Strokehealth) has been designed to encourage individuals with stroke to reflect on stroke-related health concerns before a follow-up visit, thereby potentially enhancing their engagement during the visit. Strokehealth has previously been evaluated using a patient satisfaction survey (part 1), but there remains a need to further explore patients' perceptions and needs to optimize its functionality before broader implementation. OBJECTIVE: The overall aim was to attain deeper insights into patients' views and experiences of using the digital previsit tool Strokehealth before a follow-up visit. A secondary aim was to identify potential improvements to the tool based on these insights. METHODS: For this qualitative study, patients who had used Strokehealth version 1.0 before a follow-up visit were recruited through the previous survey between November 2020 and June 2021. Individual semistructured interviews were conducted, and data were analyzed using reflexive thematic analysis. Subsequent workshops were held with people with firsthand experiences of stroke, other stakeholders (including health professionals and researchers), and a web consultant to finalize decisions regarding adjustments to be implemented in Strokehealth version 2.0. RESULTS: Interviews were conducted with 33 participants (23 men and 10 women), with a median age of 67 (IQR 55-76) years. Analysis of the data regarding participants' experiences of using Strokehealth revealed three overarching themes: (1) a supporting tool for preparing dialogue and identifying needs, (2) how Strokehealth is introduced and communicated affects perceived usability, and (3) the wording and structure of Strokehealth influences the response process. The findings captured various aspects of receiving and using the digital previsit tool, highlighting its simplicity and purpose. Overall, Strokehealth was well received and contributed to a sense of being well cared for. Participants generally not only found Strokehealth easy to use but also shared suggestions on how to better address stroke-related issues, such as mental fatigue or pain. Examples of changes that have been implemented in Strokehealth version 2.0, based on participant feedback, include improved explanatory texts and expanded opportunities for free text. CONCLUSIONS: The findings indicate that the freely available digital previsit tool Strokehealth was generally well received by patients with stroke who were scheduled for follow-up visits in outpatient settings. TRIAL REGISTRATION: Researchweb 275135; https://www.researchweb.org/is/vgr/project/275135.

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)0,011
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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