SURGICAL PRE-ASSESSMENT OF ELECTIVE ORTHOPAEDIC CONDITIONS USING REMOTE VIDEO-CONFERENCING: PROSPECTIVE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Background- Health care is best delivered face to face, doctor to patient. However, in some places like Scotland, patients can be in remote areas, far from the nearest health care provider. Medical video conferencing (VC) enables patients and doctors to meet for consultations from wherever they may be without the need for travel, and is already used widely in countries like Australia and Canada. Aim- To do a pilot study of using the existing VC facility at our hospital for surgical pre-assessment of patients for elective foot/ankle and lower limb arthroplasty surgery. Methods- A prospective pilot study was performed at our hospital after approval from our ethics committee. Patient-records were vetted to include/exclude from the study and cases considered as “straightforward” were included. Two separate rooms with VC facility were set up in the orthopaedic outpatients, one with the patient and a trained physiotherapist, while the surgeon used the second room to discuss patient9s complaints, do a physical examination, and discuss surgery where appropriate. Results- 120 patients were included in the study out of which 82 (68 %) patients were seen exclusively through VC. Out of the 82, there were 42 foot/ankle cases and 40 cases for lower limb arthroplasty (TKR/THR). There were 40 cases where the VC consultation had to be converted into a face-to-face consultation mainly because the surgeon (31/40) was not entirely satisfied with the VC consultation (inadequate information in notes, anxious patient, etc). Conclusion- We found that the VC consultation worked for a large majority of “straightforward” elective foot/ankle and lower limb arthroplasty conditions. We believe that there is certainly a role for VC consultation, especially for patients in rural/remote areas of Scotland, thus bringing down the cost and inconvenience of patient transport considerably.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».