发展数字未来的劳动力:基于社区的护理中的mHealth能力和忠诚度测量

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 医疗服务研究 医疗服务研究
• 心理健康服务 心理健康服务

背景情况:

• 整合移动健康 (mHealth) 干预需要明确的专业能力和可评估的质量保证标准.
• 现有的移动健康能力往往很广泛,缺乏特定应用的框架.
• 对于不同患者群体,需要实用性的能力评估方法.

研究的目的:

• 概述移动健康元能力,并将其与特定的人口和干预能力相结合,以进行务实评估.
• 为严重精神疾病患者提供FOCUS mHealth干预的使用案例.
• 详细介绍一个mHealth忠诚度监测系统 (mHealth-FMS) 的开发,与一个综合的mHealth能力框架保持一致.

主要方法:

• 文献审查以确定mHealth元能力.
• 将元能力与人口 (精神病症状) 和干预能力 (精神病认知行为疗法) 的整合.
• 使用与最佳实践一致的五步过程开发mHealth-FMS.

主要成果:

• 开发了一个综合的mHealth能力框架.
• 一个mHealth忠实性监测系统 (mHealth-FMS) 旨在提高临床和实施结果.
• 移动健康-FMS为干预者提供了用于移动健康提供的核心功能,任务,知识和能力.

结论:

• 综合能力框架和移动健康-FMS提供了一个务实的方法来评估和确保移动健康干预的质量.
• 开发的系统旨在改善不同社区行为健康环境中的临床和实施结果.
• 未来的研究将集中在mHealth-FMS的可接受性和可行性上.