Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi của các bác sĩ chỉnh hình chân ở Úc trong việc áp dụng đế giày thông minh vào thực hành lâm sàng: một nghiên cứu phương pháp hỗn hợp
Tóm tắt
Đái tháo đường là nguyên nhân hàng đầu gây ra cắt cụt chi dưới ở Úc, làm tốn kém hệ thống chăm sóc sức khỏe Úc khoảng 1,6 tỷ đô la Úc mỗi năm. Các bác sĩ chỉnh hình chân là những người cung cấp chăm sóc sức khỏe bàn chân chính ở Úc. Nghiên cứu cho thấy rằng thái độ của các chuyên gia y tế có thể ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ e-health của bệnh nhân, chẳng hạn như các thiết bị theo dõi bàn chân đeo trên người nhằm ngăn ngừa loét chân. Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định của các bác sĩ chỉnh hình chân Úc trong việc áp dụng công nghệ theo dõi bàn chân bằng đế giày thông minh. Thiết kế nghiên cứu hỗn hợp giải thích theo thứ tự đã được thực hiện. Một trăm mười một bác sĩ chỉnh hình chân Úc đã hoàn thành bản khảo sát trực tuyến đã được xác nhận theo Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT). Phân tích hồi quy bội đã được sử dụng để xác định mô hình dự đoán mạnh nhất về ý định hành vi của các bác sĩ chỉnh hình chân trong việc áp dụng công nghệ. Thêm vào đó, hai nhóm tập trung đã được tiến hành và phân tích chủ đề được thực hiện để khám phá rào cản và yếu tố tạo điều kiện mà các bác sĩ cảm nhận được đối với việc áp dụng đế giày thông minh. Một trăm mười một bác sĩ chỉnh hình chân Úc đã hoàn thành bảng câu hỏi trực tuyến UTAUT. Đa số người tham gia thực hành trong lĩnh vực tư nhân (58,6%) và nữ giới (50,5%), với Victoria là địa điểm thực hành phổ biến nhất (39,6%). Có những mối tương quan tích cực đáng kể giữa ý định hành vi và sáu lĩnh vực tâm lý xã hội bao gồm kỳ vọng hiệu suất (r = 0,64, p < 0,001), kỳ vọng nỗ lực (r = 0,47, p < 0,001), thái độ (r = 0,55, p < 0,001), ảnh hưởng xã hội (r = 0,45, p < 0,001), điều kiện tạo điều kiện (r = 0,36, p < 0,001) và tự hiệu quả (r = 0,30, p < 0,002). Phân tích hồi quy bội xác định rằng kỳ vọng hiệu suất một mình là yếu tố dự đoán mạnh nhất về ý định hành vi trong việc áp dụng đế giày thông minh vào thực hành lâm sàng (R2 đã điều chỉnh = 42%, p < 0,001). Các phân tích định tính cho thấy các bác sĩ chỉnh hình chân tin rằng đế giày sẽ gia tăng kiến thức, sự tham gia và sự tự tin của bệnh nhân. Tuy nhiên, một số mối quan ngại đã được nêu lên về chi phí, vấn đề giày dép và tính hữu ích của thiết bị đối với người cao tuổi và dân cư ở vùng xa. Kỳ vọng hiệu suất là yếu tố tâm lý xã hội quan trọng nhất dự đoán ý định của các bác sĩ chỉnh hình chân Úc trong việc áp dụng công nghệ theo dõi bàn chân bằng đế giày thông minh. Mặc dù các bác sĩ chỉnh hình chân Úc sẵn sàng áp dụng đế giày thông minh vào thực hành lâm sàng, nhưng cần có bằng chứng về tính hiệu quả của thiết bị trước khi tiến hành áp dụng. Các rào cản được cảm nhận khác đối với việc áp dụng như chi phí thiết bị, khả năng tương thích với việc giảm tải, vấn đề giày dép và độ tuổi của bệnh nhân cũng cần được giải quyết trước khi triển khai và áp dụng lâm sàng.
Từ khóa
#đái tháo đường #cắt cụt chi #bác sĩ chỉnh hình chân #công nghệ theo dõi bàn chân #ý định hành viTài liệu tham khảo
Lazzarini PA, Gurr JM, Rogers JR, Schox A, Bergin SM. Diabetes foot disease: the Cinderella of Australian diabetes management? J Foot Ankle Res. 2012;5(1):24.
Lazzarini PA, van Netten JJ, Fitridge RA, Griffiths I, Kinnear EM, Malone M, et al. Pathway to ending avoidable diabetes-related amputations in Australia. Med J Aust. 2018;209(7):288–90.
Armstrong DG, Boulton AJ, Bus SA. Diabetic foot ulcers and their recurrence. N Engl J Med. 2017;376:2367–75.
Ibrahim A. IDF clinical practice recommendation on the diabetic foot: a guide for healthcare professionals. Diabetes Res Clin Pract. 2017;127:70.
Australian Institute of Health and Welfare. Burden of lower limb amputations due to diabetes in Australia. In: Australian burden of disease study 2011. Canberra: Australian Institute of Health and Welfare; 2017. Available from: https://www.aihw.gov.au/reports/burden-of-disease/lower-limb-amputations-due-to-diabetes/contents/table-of-contents. Accessed 11 February 2020.
van Netten JJ, Lazzarini PA, Fitridge R, Kinnear EM, Griffiths I, Malone M, et al. Australian diabetes-related foot disease strategy 2018–2022: the first step towards ending avoidable amputations within a generation. Brisbane: Wound Management CRC; 2017. Available from: https://diabeticfootaustralia.org/wp-content/uploads/National-Strategy-to-end-avoidable-amputations-in-a-generation-final-1.pdf. Accessed 11 February 2020.
van Netten JJ, Lazzarini PA, Armstrong DG, Bus SA, Fitridge R, Harding K, et al. Diabetic foot Australia guideline on footwear for people with diabetes. J Foot Ankle Res. 2018;11(1):2.
Bus SA, Armstrong DG, van Deursen RW, Lewis JE, Caravaggi CF, Cavanagh PR, International working group on the diabetic foot. IWGDF guidance on footwear and offloading interventions to prevent and heal foot ulcers in patients with diabetes. Diabetes Metab Res Rev. 2016;32:25–36.
Bus SA, van Netten JJ, Lavery LA, Monteiro-Soares M, Rasmussen A, Jubiz Y, International working group on the diabetic foot, et al. IWGDF guidance on the prevention of foot ulcers in at-risk patients with diabetes. Diabetes Metab Res Rev. 2016;32:16–24.
Najafi B. Chapter 8 - digital health for monitoring and managing hard-to-heal wounds. In: Yoon J-Y, Smartphone Based Medical Diagnostics. London: Academic Press; 2020. p. 129–58.
Najafi B, Reeves ND, Armstrong DG. Leveraging smart technologies to improve the management of diabetic foot ulcers and extend ulcer-free days in remission. Diabetes Metab Res Rev. 2020:e3239. https://doi.org/10.1002/dmrr.3239.
Najafi B, Mohseni H, Grewal GS, Talal TK, Menzies RA, Armstrong DG. An optical-fiber-based smart textile (smart socks) to manage biomechanical risk factors associated with diabetic foot amputation. J Diabetes Sci Technol. 2017;11(4):668–77.
El-Nahas M, El-Shazly S, El-gamel F, Motawea M, Kyrillos F, Idrees H. Relationship between skin temperature monitoring with smart socks and plantar pressure distribution: a pilot study. J Wound Care. 2018;27(8):536–41.
Reyzelman AM, Koelewyn K, Murphy M, Shen X, Yu E, Pillai R, et al. Continuous temperature-monitoring socks for home use in patients with diabetes: observational study. J Med Internet Res. 2018;20(12):e12460.
Wang W, Cao J, Yu J, Liu R, Bowen CR, Liao W-H. Self-powered smart insole for monitoring human gait signals. Sensors. 2019;19(24):5336.
Abbott CA, Chatwin KE, Foden P, Hasan AN, Sange C, Rajbhandari SM, et al. Innovative intelligent insole system reduces diabetic foot ulcer recurrence at plantar sites: a prospective, randomised, proof-of-concept study. Lancet Digital Health. 2019;1(6):e308–e18.
Frykberg RG, Gordon IL, Reyzelman AM, Cazzell SM, Fitzgerald RH, Rothenberg GM, et al. Feasibility and efficacy of a smart mat technology to predict development of diabetic plantar ulcers. Diabetes Care. 2017;40:973–80.
Macdonald EM, Perrin BM, Hyett N, Kingsley MIC. Factors influencing behavioural intention to use a smart shoe insole in regionally based adults with diabetes: a mixed methods study. J Foot Ankle Res. 2019;12(1):29.
Macdonald EM, Perrin BM, Kingsley MI. Enablers and barriers to using two-way information technology in the management of adults with diabetes: a descriptive systematic review. J Telemed Telecare. 2018;24(5):319–40.
Morse J. Mixing qualitative methods. Qual Health Res. 2009;19:1523–4. https://doi.org/10.1177/1049732309349360.
Creswell JW. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 4th ed. London: Sage publications; 2013.
Venkatesh V, Morris MG, Davis GB, Davis FD. User acceptance of information technology: toward a unified view. MIS Q. 2003;27(3):425–78.
Kohnke A, Cole ML, Bush R. Incorporating UTAUT predictors for understanding home care patients' and clinician's acceptance of healthcare telemedicine equipment. J Tech Manag Innovation. 2014;9(2):29–41.
Koo TK, Li MY. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med. 2016;15(2):155–63.
Cohen J. Statstical power analysis for the behavioural sicences. 2nd ed. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates; 1988. p. 79–81.
Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang A-G. Statistical power analyses using G*power 3.1: tests for correlation and regression analyses. Behav Res Methods. 2009;41(4):1149–60.
Liamputtong P, Serry T. Making sense of qualitative data. In: Liamputtong P, editor. Research methods in health: foundations for evidence-based practice. 2nd ed. Melbourne: Oxford University Press; 2013. p. 365–79.
Saunders B, Sim J, Kingstone T, Baker S, Waterfield J, Bartlam B, et al. Saturation in qualitative research: exploring its conceptualization and operationalization. Qual Quant. 2018;52(4):1893–907.
Podiatry Board of Australia. Podiatry Board of Australia Code of Conduct. Canberra: Australian Health Practitioner Registration Agency; 2016. Available from: https://www.podiatryboard.gov.au/policies-codes-guidelines/code-of-conduct.aspx Accessed 11 February 2020.
Schneider WL, Severn M. Prevention of Plantar Ulcers in People With Diabetic Peripheral Neuropathy Using Pressure-Sensing Shoe Insoles. In: CADTH Issues in Emerging Health Technologies. Ottawa: Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health; 2017. p. 2016. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK476437/.
Bus SA. Preventing foot ulcers in diabetes using plantar pressure feedback. Lancet Digital Health. 2019;1(6):e250–e1.
Bray E, Everett B, Mouawad A, Harrop AR, Brauer C. Use of the SurroSense Rx System for Sensory Substitution of the Insensate Plantar Foot Resurfaced With Latissimus Dorsi Muscle Free Flap and Skin Graft: A Retrospective Case Study. Plast Surg Case Stud. 2017;3:2513826X17716456.
Alfonso AR, Rao S, Everett B, Chiu ES. Novel pressure-sensing smart insole system used for the prevention of pressure ulceration in the insensate foot. Plast Reconstr Surg Glob Open. 2017;5(12):e1568.
Najafi B, Ron E, Enriquez A, Marin I, Razjouyan J, Armstrong DG. Smarter sole survival: will neuropathic patients at high risk for ulceration use a smart insole-based foot protection system? J Diabetes Sci Technol. 2017;11(4):702–13.
Binning J, Woodburn J, Bus SA, Barn R. Motivational interviewing to improve adherence behaviours for the prevention of diabetic foot ulceration. Diabetes Metab Res Rev. 2019;35(2):e3105.
Keukenkamp R, Merkx MJ, Busch-Westbroek TE, Bus SA. An explorative study on the efficacy and feasibility of the use of motivational interviewing to improve footwear adherence in persons with diabetes at high risk for foot ulceration. J Am Podiatr Med Assoc. 2018;108(2):90–9.
Ehrmann D, Spengler M, Jahn M, Niebuhr D, Haak T, Kulzer B, et al. Adherence over time: the course of adherence to customized diabetic insoles as objectively assessed by a temperature sensor. J Diabetes Sci Technol. 2018;12(3):695–700.
Perrin BM, Swerissen H, Payne C. The association between foot-care self efficacy beliefs and actual foot-care behaviour in people with peripheral neuropathy: a cross-sectional study. J Foot Ankle Res. 2009;2(1):3.
Yeung J, Catolico D, Fullmer N, Daniel R, Lovell R, Tang R, et al. Evaluating the sensoria smart socks gait monitoring system for rehabilitation outcomes. PM R. 2019;11(5):512–21.
Najafi B, Chalifoux CB, Everett JB, Razjouyan J, Brooks EA, Armstrong DG. Cost effectiveness of smart insoles in preventing ulcer recurrence for people in diabetic foot remission. WCM. 2018;1(1):1–7.
Perrin B, Swerissen H, Payne C, Skinner T. Cognitive representations of peripheral neuropathy and self-reported foot-care behaviour of people at high risk of diabetes-related foot complications. Diabet Med. 2014;31:102–6.
Mobile Consumer Survey 2019 Unwired. Unrivalled Unknown Deloitte 2019 Available from: https://www2.deloitte.com/au/mobile-consumer-survey. Accessed 11 Feb 2020.
Zhao Y, Ni Q, Zhou R. What factors influence the mobile health service adoption? A meta-analysis and the moderate role of age. Int J Inf Manag. 2018;43:342–50.