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Enregistrement W2800803547 · doi:10.5206/uwomj.v86i1.2132

Clinical telemedicine utilization in paediatric nephrology at a tertiary care centre

2017· article· en· W2800803547 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Fei Shao, Jody Andody, April Reed, Guido Filler

Notice bibliographique

RevueUniversity of Western Ontario Medical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineMedicineSubspecialtyPopulationNephrologyTelehealthFamily medicineEmergency medicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Telemedicine is an emerging tool that offers medical consultations to patients with limited access to subspecialty care. To date, the use of telemedicine in Canadian medical practices has not been studied in depth. This study aims to characterize the three different telemedicine clinic models in use at the paediatric nephrology program at the Children’s Hospital of Western Ontario and the patient population they served.
 Methods: To complete this retrospective study, all paediatric nephrology telemedicine consultations provided by one physician from September 30, 2010 to July 13, 2016 were analyzed, which comprised 264 separate consultations with 87 patients.
 Results: The number of consults increased from 0.25 per month to 8.78 per month between 2010 and 2016, with the most substantial increase seen from 2014 onwards with the establishment of the Windsor block clinics. The patient population had a bimodal age distribution across a geographical distance of 220.3 km to 1371.31 km. Urinary tract infections were the most frequent reason for the consultation.
 Conclusion: Of the three models described in this study, the block clinic model had the most substantial impact on increasing telemedicine services for paediatric nephrology patients.
 
 CORRECTION, September 7, 2017: In the Methods section of this article, the author AR is incorrectly referred to as a nurse practitioner. AR is in fact a registered nurse (RN). We regret that this error was included.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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