MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2779379448

Understanding telehealth mediated cancer care in Northern BC First Nations communities: health professionals’ perspectives

2012· dissertation· en· W2779379448 sur OpenAlexaboutno aff
Jatinderpal Sidhu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthHealth professionalsCancerMedicineNursingHealth carePolitical scienceFamily medicineGerontologyTelemedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The use of telehealth to provide health service delivery to rural and remote First Nations populations Canada-wide has greatly increased in recent years. Telehealth provides a mechanism for these disadvantaged and underserved communities to access timely healthcare services that would otherwise be expensive, delayed or unavailable due to geographic and resource limitations. There are numerous benefits, challenges and cultural issues that must be understood from a healthcare professional perspective when providing telehealth care to First Nations communities. Once educated with respect to these issues and experienced in providing care, healthcare professionals are well poised to provide feedback with respect to improving telehealth mediated health care delivery. This thesis examines these issues in the context of using telehealth for patient care, specifically cancer care. Methods This thesis is divided into two phases. Phase one is a literature review assessing the use of telehealth, specifically in rural and remote First Nations communities in Canada. Phase 2 is a study using a survey to assess healthcare professionals who provide telelehealth mediated patient care (in particular cancer care) to Northern BC First Nations communities. The participants were contacted through the use of an online survey tool to assess their perceptions of benefits, challenges, and cultural awareness when providing patient care. The survey population consisted of onsite health professionals and urban health professionals providing patient care to Northern BC First Nations communities via telehealth. Specific participant groups of interest were (1) onsite cancer care professionals, (2) onsite other (non-cancer) care professionals, (3) urban cancer care professionals, and (4) urban other (non-cancer) care professionals. Results The participant population of 45 was too limited a sample size for inferential statistics to be conducted. Therefore our survey data was interpreted by comparing the mean composite scores of the participants groups within each category. Our survey data implied that onsite cancer care providers found fewer benefits and more challenges with respect to telehealth than the other participant groups. We did not see any differences between the participant groups with respect to cultural awareness. Conclusion Based on the literature we reviewed telehealth can reduce costs and extend health care services in a timely manner while at the same time complement conventional care to build stronger health care community relationships. Despite these positive benefits found in literature, our survey found onsite cancer care professionals did perceive fewer benefits and more challenges regarding telehealth use. Specific issues raised by our survey participants that need to be addressed are the physical disconnect associated with telehealth and the perception that telehealth is a replacement for conventional care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même sujetTelemedicine and Telehealth Implementation→Travaux en français237 207→