N02 Providing predictive testing via telehealth to improve access to predictive testing for HD: results of a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background Predictive testing (PT) for HD requires several in-person appointments. A previous interview study of individuals at risk for HD in British Columbia (BC), Canada revealed that the accessibility of PT can be a barrier for two major reasons: distance and the inflexibility of the testing process. Based on the results of this study, coupled with expert consultation, an effective and practical portable telehealth testing protocol was developed, including an informational website and locally supported telehealth appointments. Aims The objective of this project was to conduct a pilot project to examine whether this telehealth protocol can improve access to HD PT while maintaining quality of care and support for those undergoing the process. Methods Consented individuals underwent PT via the telehealth protocol and were asked to complete surveys throughout the testing process to capture several important factors including: overall experience of the telehealth process, information and understanding, support and accessibility of care. Results A total of 29 individuals enrolled in the pilot study. Results reveal that patients undergoing PT via the telehealth service report a positive response to the service on a number of factors: (1) Flexibility/ease of set up of appointments; (2) Avoid expense and time related to travelling to appointments; (3) Allows support people to more easily attend the appointment; (4) Individuals can get home easily; (5) May spare unnecessary visits. Conclusions This pilot study reveals that providing PT via telehealth improves access to PT while maintaining quality of care and support.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».