Use of Telemedicine in Chronic Pain Consultation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Telemedicine has been used extensively in various settings, including monitoring patient treatment response and counseling. However, there are few data on the application of telemedicine to chronic pain patients. The present study was the first pilot project to determine whether telemedicine technology for chronic pain consultation was feasible, cost-saving, and satisfactory to patients and pain physicians. METHODS: A prospective pilot study was conducted on chronic pain patients requiring follow-up consultations using telemedicine technology. Patients were interviewed by phone following the consultation. RESULTS: Eleven telemedicine anesthesia consultations involving eight patients (age 42+/-9 years; six men, two women) were performed. All were follow-up consultations. The average distance from patients' home to the clinic was 314+/-170 km. The reasons for consultation were for update of patient progress (10/11), medication change (6/11), and counseling (3/11). The time to complete the consultation was 24.5+/-9.5 minutes. The data for the time and the cost that the patient spent on the consultation are presented as median and 25% to 75% interquartile range. Patients having telemedicine consultations spent 0.9 hours (0.83-1) and Canadian dollar 3 (dollar 2-4) versus an estimate of 8 hours (6-8) and Canadian dollar 80 (dollar 46-260) for a conventional consultation (both P<0.005). Telemedicine consultation was found to be highly satisfactory to the patient and the consulting and attending anesthesiologists. CONCLUSIONS: This pilot study indicates that telemedicine follow-up consultations for chronic pain patients are feasible and cost-saving. Patients and anesthesiologists were highly satisfied with telemedicine consultation. Patients reported a significant saving in time and cost compared with a conventional consultation.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».