Telemedicine in a Rural Memory Disorder Clinic—Remote Management of Patients with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many reasons to develop telemedicine clinics for assessment and management of dementia. Time constraints, location, and poor weather conditions can all impact on the ability of patients and providers to attend rural clinics. The utility of telemedicine in the diagnosis of dementia and subsequent follow-up appears promising in the literature, as it provides a viable means of assessing cognition in patients in remote areas with limited access to medical specialists. METHODS #ENTITYSTARTX00026; RESULTS: This study explored the feasibility of introducing a telemedicine memory disorder follow-up clinic in a rural community. The evaluation of 32 clinic sessions found high levels of satisfaction, with over 90% of physicians and patients indicating that they'd be willing to use video conferencing again. Physicians overwhelmingly felt the sessions provided enough information to assist in clinical decision-making (96%), and patients and CCAC Case Managers/Geriatric Assessors felt able to present the same information by video conferencing as in person (92% for both groups). The telemedicine clinic provided a number of favourable results such as: timely access to specialist care in the patient's own community; fewer cancelled clinics; enhanced care transitions between the follow-up clinic and primary care with the support of a case manager/geriatric assessor; and enhanced follow-up for a complex patient population. In addition, the telemedicine initiative freed up spaces for "in-person" clinics. This allowed them to focus on new patient assessments. CONCLUSIONS: The high satisfaction rates amongst all key stakeholders affirm that telemedicine is a viable option and worth continued efforts at shaping and developing, particularly in regions where local physician specialists are a scare resource.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».