Using Mobile Health Applications in Postoperative Care: Patients’ and Healthcare Providers’ Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Mobile health applications have revolutionized healthcare, enhancing patient engagement, providing health information, and improving clinical outcomes. However, inclusivity and monitoring of technology's impact on workflow are crucial for full realization. The purpose of this study is to describe the experiences of both patients and healthcare providers in utilizing mobile health applications in postoperative care and the aim is to produce knowledge that could be used to improve the practices of both patients and healthcare providers when using mobile health applications in postoperative care. This study employs a qualitative, descriptive review method to explore patients' and healthcare providers' experiences with mobile health applications in postoperative care, focusing on experiences and inductive and dynamic research techniques. Through inductive content analysis, two main categories were identified: patients' experiences and providers' experiences. The content was further subdivided into five generic categories. The study used a Boolean Technique to tailor a search strategy for databases CINAHL Complete and PubMed, utilizing AND, OR, and NOT commands for specific results. This study gathered 13 articles from 2015-2023, published in various countries, including the USA, Canada, Sweden, Australia, the Netherlands, Switzerland, and the UK/Ireland. The population included patients who underwent postoperative surgeries, including breast reconstruction, abdominal surgery, orthopedic surgery, etc, and healthcare providers who performed these surgeries. The literature review examines the use of mobile health applications in postoperative care, focusing on obtaining acceptance, healthcare communications, postoperative care, accessibility, and future preferences. It highlights the benefits of these apps in enhancing patient engagement, promoting accessibility, and empowering patients. Mobile health applications are gaining popularity in postoperative care for improved recovery management. However, challenges include privacy, security, usability, and information overload. Recommendations include prioritizing patient data privacy, providing training, involving patients and healthcare providers in app design, and implementing continuous evaluation.
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 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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».