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Enregistrement W2892582600 · doi:10.1186/s12888-018-1896-3

Community based telepsychiatry service for older adults residing in a rural and remote region- utilization pattern and satisfaction among stakeholders

2018· article· en· W2892582600 sur OpenAlexaff
Pallavi Dham, Neeraj Gupta, Jacob Alexander, Warwick Black, Tarek K. Rajji, Elaine Skinner

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepsychiatryMedicineTelemedicineLikert scaleMoodPsychiatryFamily medicinePsychologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evaluation of telepsychiatry (via videoconference) for older adults is mostly focussed on nursing homes or inpatients. We evaluated the role of a community based program for older adults in rural and remote regions of South Australia. METHOD: The utilization pattern was studied using retrospective chart review of telepsychiatry assessments over 24 months (2010-2011). Satisfaction was evaluated through prospective post-consultation feedback (using a 5-point Likert scale), from patients, community based clinicians and psychiatrist participating in consecutive assessments from April-November 2012. Descriptive analysis was used for the utilization. Mean scores and proportions were calculated for the feedback. Mann Whitney U test was used to compare patient subgroups based on age, gender, prior exposure to telepsychiatry services and inpatient/ outpatient status. Feedback comments were analysed for emerging themes. RESULTS: On retrospective review of 134 consults, mean age was 75.89 years (SD 7.55), 60.4% (81) were females, and 71.6% (96) lived independently. Patients had a broad range of psychiatric disorders, from mood disorders to delirium and dementia, with co-morbid medical illness in 83.5% (112). On feedback evaluation (N = 98), mean scores ranged from 3.88-4.41 for patients, 4.36-4.73 for clinicians and 3.67-4.45 for psychiatrists. Feedback from inpatients (14 out of 37) was significantly lower compared to outpatients (37 out of 61) (chi sq. = 0.808, p < 0.05), and they were significantly less satisfied with the wait time (U = 163.0, p < 0.05) and visual clarity (U = 160.5, p < 0.05). Audio clarity was the most common aspect of dissatisfaction (mean score less than 3) among patients (6, 11%). Psychiatrists reported a preference for telepsychiatry over face to face in 55.4% (46) assessments. However, they expressed discomfort in situations of cognitive or sensory disabilities in patients. CONCLUSIONS: In rural and remote areas, community-based telepsychiatry program can be a useful adjunct for psychiatrist input in the care of older adults. Innovations to overcome sensory deficits and collaboration with community services should be explored to improve its acceptance among the most vulnerable population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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