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Enregistrement W180562882 · doi:10.1089/tmj.2013.0241

Improved Access and Cycle Time with an “In-House” Patient-Centered Teleglaucoma Program Versus Traditional In-Person Assessment

2014· article· en· W180562882 sur OpenAlexafffund
Sourabh Arora, Christopher J. Rudnisky, Karim F. Damji

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineGlaucomaProspective cohort studyPediatricsPhysical therapySurgeryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To compare access time and cycle time between an "in-house" teleglaucoma program and in-person glaucoma consultation. PATIENTS AND METHODS: This was a prospective comparative study of 71 patients seen through the teleglaucoma program (eligible patients were glaucoma suspects or early-stage open-angle glaucoma) and 63 patients seen via a traditional in-person exam with a physician present. Access time was calculated as the time from the patient being referred to the date of a booked visit for either a teleglaucoma or in-person exam. Cycle time was defined as the time from registration until departure during the visit to the hospital; it was calculated for the subset of patients from each study group who completed activity logs on the day of their visit. RESULTS: The mean access time was significantly shorter for patients seen through teleglaucoma compared with in-person exam: 45±22 days (range, 13-121 days) (n=68) versus 88±47 days (range, 27-214 days) (n=63), respectively (p<0.0001). The cycle time was also reduced for patients seen through teleglaucoma, compared with in-person assessment: 78±20 min (range, 40-130 min) (n=39) versus 115±44 min (range, 51-216 min) (n=39), respectively (p<0.001). The mean percentage time spent in the waiting room was also significantly reduced for patients seen through teleglaucoma versus in-person assessments: 19±13% versus 41±24% (n=39), respectively (p<0.01). CONCLUSIONS: Teleglaucoma improves access to care and is a more efficient way of managing glaucoma suspects and patients with early-stage glaucoma compared with in-person assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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