MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114217887 · doi:10.1258/1357633011936543

The effect of education on patients' willingness to participate in a telemedicine study

2001· article· en· W2114217887 sur OpenAlexaff
Marie Krousel‐Wood, Richard N. Ré, Ahmed Abdoh, Richard Chambers, Carolyn Altobello, Barbara Ginther, David Bradford, Andrew N. Kleit

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineMedicineLogistic regressionConfoundingConfidence intervalOdds ratioCross-sectional studyOddsFamily medicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed the effect of previous education on patients' willingness to participate in a clinical study of telemedicine for hypertensive patients. The design was a cross-sectional study of adult patients arriving for appointments in a hypertension clinic. Of the 259 patients approached, 86% completed a baseline survey and were subsequently asked if they would be willing to participate in a one-year telemedicine study. One hundred and fifty patients (58%) agreed to participate. A stepwise logistic regression analysis was performed to assess the effect of level of education on willingness to participate, while controlling for potentially confounding variables. In the final model, only education remained significant. The odds ratio for non-participation of patients with high-school education or less was 3.6 (95% confidence interval 1.9-7.0). Educational status should be carefully considered when designing, implementing and interpreting telemedicine studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,410 · 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

Citations23
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Telemedicine and TelecareMême sujetPatient Satisfaction in HealthcareTravaux en français237 207