A multi-level qualitative analysis of Telehomecare in Ontario: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite research demonstrating the potential effectiveness of Telehomecare for people with Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Heart Failure, broad-scale comprehensive evaluations are lacking. This article discusses the qualitative component of a mixed-method program evaluation of Telehomecare in Ontario, Canada. The objective of the qualitative component was to explore the multi-level factors and processes which facilitate or impede the implementation and adoption of the program across three regions where it was first implemented. Methods The study employs a multi-level framework as a conceptual guide to explore the facilitators and barriers to Telehomecare implementation and adoption across five levels: technology, patients, providers, organizations, and structures. In-depth semi-structured interviews and ethnographic observations with program stakeholders, as well as a Telehomecare document review were used to elicit key themes. Study participants (n = 89) included patients and/or informal caregivers (n = 39), health care providers (n = 23), technicians (n = 2), administrators (n = 12), and decision makers (n = 13) across three different Local Health Integration Networks in Ontario. Results Key facilitators to Telehomecare implementation and adoption at each level of the multi-level framework included: user-friendliness of Telehomecare technology, patient motivation to participate in the program, support for Telehomecare providers, the integration of Telehomecare into broader health service provision, and comprehensive program evaluation. Key barriers included: access-related issues to using the technology, patient language (if not English or French), Telehomecare provider time limitations, gaps in health care provision for patients, and structural barriers to patient participation related to geography and social location. Conclusions Though Telehomecare has the potential to positively impact patient lives and strengthen models of health care provision, a number of key challenges remain. As such, further implementation and expansion of Telehomecare must involve continuous assessments of what is working and not working with all stakeholders. Increased dialogue, evaluation, and knowledge translation within and across regions to understand the contextual factors influencing Telehomecare implementation and adoption is required. This can inform decision-making that better reflects and addresses the needs of all program stakeholders.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».