Use of Telehealth Technology to Extend Child Protection Team Services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In response to increased referrals to Florida's Child Protection Teams and concern regarding statewide availability of medical expertise in the area of child abuse and neglect, Children's Medical Services of the Florida Department of Health established a telemedicine project to facilitate immediate expert medical evaluations of alleged child abuse or neglect. This article describes a baseline examination of the project, including the technique of concept mapping, to examine how larger systematic factors influence the adaptation of telemedicine technology in child abuse examination settings. METHODS: This study included interviews of key staff plus the incorporation of concept mapping, which takes qualitative data (individual statements and opinions) and quantifies them (sorts and ranks them by order of group importance). RESULTS: Findings from interviews revealed that the frequency of use of telehealth services varies across the state as a result of several factors, including space limitations and staff training. Patients, however, seem to be comfortable with the use of the new technology. The concept mapping exercise displayed a progression of issues that are perceived to have an impact on the use of this technology. CONCLUSIONS: Technology use is affected by unforeseen variables, such as physical space limitations and examination room availability. Family concerns about patient privacy issues were rare and were resolved quickly by the health care practitioner. Although using this equipment is not difficult, the search for user-friendliness should be continued. Staff engagement early in the process likely will result in a greater likelihood of use of the technology.telehealth, telemedicine, child protection, child abuse and neglect, concept mapping.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».