Feasibility of epilepsy follow‐up care through telemedicine: A pilot study on the patient's perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cost analysis and patient satisfaction with telemedicine in epilepsy care. METHODS: This controlled study included out-of-town epilepsy patients coming to follow-up at the University of Alberta hospital epilepsy clinic. After an informed consent, patients were randomized to either conventional (n = 18) or telemedicine (n = 23) clinics. Patients or caregivers filled patient satisfaction and travel cost questionnaires in both alternatives. Cost per visit analysis included costs of traveling, lodging, and lost productivity. RESULTS: Average age of the population was 41 years (range 19-73; 45% women). Eighty-three percent of patients preferred their next visit through telemedicine. About 90% of patients indicated a need for companion travel (mainly by car) to conventional clinic. For the conventional group patients the value of lost productivity was CAD $201, hotel cost CAD $8.50, and the value of car mileage CAD $256.50, totaling about CAD $466.00. Patient costs for telemedicine were CAD $35.85. Telemedicine production costs are similar to the patients' savings in traveling and lost productivity. About 90% of patients in both groups were satisfied with the quality of the service. CONCLUSION: Telemedicine can play a role in follow-up care of epilepsy patients, reduce patient costs, and improve patient satisfaction. This is the first full-time epilepsy telemedicine clinic in Western Canada.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».