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BMC health services research2021Jul18Vol.21issue(1)

スタッフと患者との参加型の共同設計と正常化プロセス理論では、日常的なケアへのデジタル作業方法を実装する:英国腎サービスにおける電子患者報告結果の例

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

背景:デジタルヘルスシステムの実装を成功させるには、コンテキストに敏感なソリューションが必要です。システムユーザーと直接連携し、実装サイエンスフレームワークを作成することをお勧めします。正規化プロセス理論(NPT)と参加型の共同設計方法を組み合わせて、医療関係者と協力して、腎サービスにおける新しい電子患者報告アウトカム測定(EPRO)の実装サポートの推奨事項を生成しようとしました。EPROは、患者が報告した症状の負担と病気の経験に関するデータを収集し、既存のシステムへの持続的な関与と統合を必要とします。 方法:関連する定性データを生成するためにNPTコンストラクトにマッピングできる共同設計メソッドを特定しました。イギリスの3つの腎団体の患者とスタッフは、共感とプロセスマッピング活動に参加して、「コヒーレンス」(EPROを完了する必要がある)と「認知参加」(EPROの収集に関与する)を理解しました。「集団行動」(EPROのコレクションがサービスルーチンと統合する方法)を理解するために、日常的な単位活動の観察が完了しました。 結果:マッピング活動と観察により、研究チームはスタッフと患者の両方の重要なニーズをよりよく認識することができました。サイト内で作業することで、現地のリソースと障壁を考慮することができました。これにより、カスタマイズされたローカルソリューションで満たすことができるコアニーズを指定する「コアおよびカスタム」の推奨事項が生成されました。新しいデジタルシステムを導入する際に考慮する必要がある2つのアーキングテーマを特定しました(1)データ収集は物理的なものである(電子システムが物理空間やルーチンに適合する必要がある)、(2)データ収集が意図的であること(システムユーザーはデータを収集する価値を確信する必要があります)。 結論:NPTコンストラクトは、参加型の共同設計を通じて、利害関係者と協力して実装サポートの推奨事項を共同で作成するための設定内で運用できることを実証します。これにより、定性的な証拠、理論、および利害関係者の入力によって通知される、コンテキストに敏感な実装の推奨事項の作成が可能になります。推奨事項が実際にどれだけ成功しているかを判断するには、さらなる縦断的評価が必要です。

背景:デジタルヘルスシステムの実装を成功させるには、コンテキストに敏感なソリューションが必要です。システムユーザーと直接連携し、実装サイエンスフレームワークを作成することをお勧めします。正規化プロセス理論(NPT)と参加型の共同設計方法を組み合わせて、医療関係者と協力して、腎サービスにおける新しい電子患者報告アウトカム測定(EPRO)の実装サポートの推奨事項を生成しようとしました。EPROは、患者が報告した症状の負担と病気の経験に関するデータを収集し、既存のシステムへの持続的な関与と統合を必要とします。 方法:関連する定性データを生成するためにNPTコンストラクトにマッピングできる共同設計メソッドを特定しました。イギリスの3つの腎団体の患者とスタッフは、共感とプロセスマッピング活動に参加して、「コヒーレンス」(EPROを完了する必要がある)と「認知参加」(EPROの収集に関与する)を理解しました。「集団行動」(EPROのコレクションがサービスルーチンと統合する方法)を理解するために、日常的な単位活動の観察が完了しました。 結果:マッピング活動と観察により、研究チームはスタッフと患者の両方の重要なニーズをよりよく認識することができました。サイト内で作業することで、現地のリソースと障壁を考慮することができました。これにより、カスタマイズされたローカルソリューションで満たすことができるコアニーズを指定する「コアおよびカスタム」の推奨事項が生成されました。新しいデジタルシステムを導入する際に考慮する必要がある2つのアーキングテーマを特定しました(1)データ収集は物理的なものである(電子システムが物理空間やルーチンに適合する必要がある)、(2)データ収集が意図的であること(システムユーザーはデータを収集する価値を確信する必要があります)。 結論:NPTコンストラクトは、参加型の共同設計を通じて、利害関係者と協力して実装サポートの推奨事項を共同で作成するための設定内で運用できることを実証します。これにより、定性的な証拠、理論、および利害関係者の入力によって通知される、コンテキストに敏感な実装の推奨事項の作成が可能になります。推奨事項が実際にどれだけ成功しているかを判断するには、さらなる縦断的評価が必要です。

BACKGROUND: Successful implementation of digital health systems requires contextually sensitive solutions. Working directly with system users and drawing on implementation science frameworks are both recommended. We sought to combine Normalisation Process Theory (NPT) with participatory co-design methods, to work with healthcare stakeholders to generate implementation support recommendations for a new electronic patient reported outcome measure (ePRO) in renal services. ePROs collect data on patient-reported symptom burden and illness experience overtime, requiring sustained engagement and integration into existing systems. METHODS: We identified co-design methods that could be mapped to NPT constructs to generate relevant qualitative data. Patients and staff from three renal units in England participated in empathy and process mapping activities to understand 'coherence' (why the ePRO should be completed) and 'cognitive participation' (who would be involved in collecting the ePRO). Observation of routine unit activity was completed to understand 'collective action' (how the collection of ePRO could integrate with service routines). RESULTS: The mapping activities and observation enabled the research team to become more aware of the key needs of both staff and patients. Working within sites enabled us to consider local resources and barriers. This produced 'core and custom' recommendations specifying core needs that could be met with customised local solutions. We identified two over-arching themes which need to be considered when introducing new digital systems (1) That data collection is physical (electronic systems need to fit into physical spaces and routines), and (2) That data collection is intentional (system users must be convinced of the value of collecting the data). CONCLUSIONS: We demonstrate that NPT constructs can be operationalised through participatory co-design to work with stakeholders and within settings to collaboratively produce implementation support recommendations. This enables production of contextually sensitive implementation recommendations, informed by qualitative evidence, theory, and stakeholder input. Further longitudinal evaluation is necessary to determine how successful the recommendations are in practice.

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