MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982392178 · doi:10.1089/tmj.2005.11.608

Can Subspecialty Cancer Consultations Be Delivered to Communities Using Modern Technology?—A Pilot Study

2005· article· en· W1982392178 sur OpenAlexaffabout
Brian Weinerman, Johanna den Duyf, Anne Hughes, Sarah Robertson

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensVancouver Island UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyMedicineSpecialtyFamily medicineVideoconferencingWorkforcePatient satisfactionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this project was to evaluate patient and physician acceptance of subspecialty oncologic teleconsultation for distant communities. Many newly diagnosed cancer patients have to travel several hours and long distances to attend specialty medical oncology consultations at our regional cancer center in Victoria, BC. Difficulties in recruiting of oncologists in Vancouver Island have prompted the search for other means to deliver subspecialty consultation closer to home. Teleconsultation seemed a possible model. Hence, 30 sequential patients with gastrointestinal (GI) malignancy referred from the Central Island region were seen after an informed consent via videoconferencing and 30 sequential patients were seen face to face in Victoria by one oncologist. Patients and the oncologist filled out a satisfaction questionnaire. The age, sex, proportion of patients who subsequently received chemotherapy, and the number of other co-morbid conditions were similar in both groups. No difference was observed in patient satisfaction whether patients were seen via videoconference or in person. However, the oncologist felt the video did not go as well as face-to-face consultation. Patients were very satisfied with teleconsultation, and it saved them hours of travel.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,093 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations42
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTelemedicine Journal and e-HealthMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207