Changes in Diagnosis, Treatment, and Clinical Improvement Among Patients Receiving Telemedicine Consultations
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether outpatient telemedicine specialty consultations to primary care clinicians result in changes in a patient's diagnosis, treatment management, and clinical outcomes. Medical records of patients who received two or more clinical telemedicine consultations in dermatology, psychiatry, and endocrinology were evaluated in a nonconcurrent retrospective analysis. Three indicators were used to measure changes in the processes of care and clinical outcomes: change in diagnosis, change in treatment, and patient clinical improvement. A retrospective review of 223 individual telemedicine patient medical records was conducted. Specialty telemedicine consultations were found to result in changes in diagnoses in 48% of the cases, changes in treatment therapy in 81.6% of the cases, and clinical improvement in 60.1%. These results are consistent with previous literature that has assessed changes in processes of care and outcomes from face-to-face specialty consultations in outpatient clinics. Changes in diagnosis and treatment therapy were found to be associated with clinical improvement with odds ratios (ORs) of 2.66 (95% confidence interval [CI]: 1.47-4.83) and 11.22 (95% CI: 4.49-31.48), respectively. This study found that telemedicine consultations resulted in changes in diagnosis and treatment regimens and also are associated with clinical improvements.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».