How Effective Is Video Consultation in Clinical Oncology? A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Video-consultation (VC) is a specialized type of telemedicine that uses technology to provide real-time visual and audio patient assessment at a distance. In the present review, we set out to evaluate whether vc is feasible for the assessment, monitoring, and management of oncology patients. METHODS: A search strategy designed to capture studies that addressed the use of telemedicine to deliver cancer care identified relevant articles in the medline (1966 to September 2008) and PubMed (to 2008) databases. Articles were included if they described studies incorporating video-conferencing between patient and provider for assessment or monitoring,physicians or nurses as the care providers,cancer patients,consultation in real-time, and reporting of 1 or more outcomes. RESULTS: Of the more than three hundred articles retrieved, nineteen articles describing 15 unique patient populations involving 709 patients were inclusded in the analysis. No randomized trials were located. Eight studies included a control group; seven involved a case series. The most commonly reported outcomes were patient satisfaction (ten studies), cost to perform consultation (six studies), patient preference for vc compared with in-person consultation (five studies), provider satisfaction (four studies), and provider convenience (four studies). Of these outcomes, satisfaction on the part of patients and physicians has been positive overall, total costs were comparable to or less than those for in-person consultations, and patients valued having vc as an option for consultation. Outcomes evaluating the effect on clinical care were infrequently reported. CONCLUSIONS: While there is evidence to suggest that vc is both feasible and effective for use in the clinical care of oncology patients, studies are generally small and methodologically weak, with limited power of inference.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle