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Enregistrement W2110462965 · doi:10.1016/j.jalz.2010.05.1099

P2‐053: Telemedicine in a rural memory disorder clinic

2010· article· en· W2110462965 sur OpenAlexaffabout
Nahid Azad, Stephanie Amos, Kelly Milne

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensCanadian Electricity AssociationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineDebriefingMedicineSession (web analytics)Memory clinicVideoconferencingDementiaPopulationMnemonicFamily medicineMedical emergencyCognitionPsychiatryHealth careCognitive impairmentPsychologyMultimediaMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, the senior population is widely dispersed. Historically, patients have commuted up to 200 km for appointments in Ottawa. Time constraints and poor weather conditions impact on the ability of both patients and geriatricians to attend these clinics. With the growing prevalence of dementia, the waiting lists for follow-up care are growing. In 2006 a rural geriatric telemedicine clinic was implemented to provide follow-up care to patients previously assessed by a geriatrician. This presentation explores the feasibility of introducing a telemedicine memory disorder clinic in a rural community and describes the results of a 3-year evaluation. The geriatrician and assessors (generally nurses) independently rated each video-conference clinic experience. The geriatrician provided details on the specific issues being addressed for each patient, and the assessors indicated why the client was a good candidate for telemedicine and the outcome of the visit. Patients completed an anonymous questionnaire following their session that included their satisfaction ratings on 19 items. Results were collected for 24 clinics held between Nov 2006 and Nov 2009. Clinics lasted approximately 2 hours - on average, 3 patients were seen each time. Set-up, takedown and debriefing took less than 40 minutes for more than half the clinics. Patients generally required reassessment of cognition, follow-up for medications, or follow-up re: driving and/or home safety. Completed surveys were received from 43 patients and 63% indicated that it was their first video session. 95% felt they would be willing to use video-conferencing again and 93% were satisfied with the experience. 25% said that they would still rather see their doctor in person. The physician felt that the session met the patient's needs for 86% of the cases, due to occasional problems with video reception, and patients' difficulty hearing. Telemedicine is an effective way to provide follow-up care for patients with cognitive impairment who would otherwise face a long wait to be seen in a local clinic, or a lengthy and stressful commute for a face-to-face appointment with a geriatrician. Satisfaction with the experience was high among patients, geriatricians and assessors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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