Virtual Care Uptake by Older Patients with Preventable Chronic Conditions: A Meta-Synthesis of Their Capability, Opportunity, and Motivation (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Virtual care is constantly evolving, with increased uptake observed among older patients living with clinically complex conditions. Reviews are limited and exiting reviews did not explain the approaches and behaviors of older patients with preventable chronic conditions towards virtual care. OBJECTIVE To investigate the capability, opportunity, and motivation in virtual care uptake among older patients with preventable chronic conditions. METHODS A comprehensive search was conducted in MEDLINE EBSCO, PubMed, ProQuest, CINAHL, and Scopus, followed by the six-step meta-synthesis method to guide retrieval of data, analysis, and reporting. The Theoretical Domains Framework (TDF) and the Capability, Opportunity, Motivation, and Behavior (COM-B) Model provided a structure for reporting deductive themes and further interpretation of results. RESULTS The meta-synthesis included 21 studies undertaken in the United States (n=12), Australia (n=3), Canada (n=2), Europe (n=3), and Asia (n=1), encompassing a total of 1005 participants. Three key themes were identified: the psychological and physical capabilities of older patients with preventable chronic conditions, the influence of the social and environmental factors, and motivational drivers. Psychological capabilities and technological literacy were pivotal in enhancing health outcomes through virtual care, as they promoted accountability and proactive health management. Environmental factors, including social support networks and accessible health information, influence virtual care adoption and effectiveness, while patient motivation remains crucial for sustained engagement with digital health interventions. Studies showed that patients are generally amenable to the use of virtual care. Environmental and behavioral factors of older patients with chronic conditions influence their attitudes towards virtual care. CONCLUSIONS Studies showed that patients are generally amenable to the use of virtual care. Environmental and behavioral factors of older patients with chronic conditions influence their attitudes towards virtual care.
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 | 0,046 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».