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Enregistrement W2053512212 · doi:10.1258/1357633011936417

Patient and physician satisfaction in a clinical study of telemedicine in a hypertensive patient population

2001· article· en· W2053512212 sur OpenAlexaff
Marie Krousel‐Wood, Richard N. Ré, Ahmed Abdoh, David Bradford, Andrew N. Kleit, Richard Chambers, Carolyn Altobello, Barbara Ginther, Natalie Núnez Gómez

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineWorkloadMedicinePatient satisfactionPopulationFamily medicineInterpersonal communicationMedical emergencyHealth careNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied patient and physician satisfaction with telemedicine for the care of a hypertensive population. Once recruited, participants were seen both in person and via telemedicine (in random order) on the same day. After each meeting, patient and physician satisfaction surveys were completed. In the 12-month study, there were 107 pairs of visits. The physicians reported a small but significant increase in workload, mental effort, technical skills and visit duration for telemedicine when compared with face-to-face consultations. They noted that the telemedicine system worked well in the majority of cases and could reduce the need for future treatment. Patients reported slightly but significantly higher satisfaction scores for the following for in-person than for telemedicine meetings: technical quality, interpersonal care and time spent. Patients reported high satisfaction scores for both telemedicine and in-person visits.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,363 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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