Teleneurology service provided via tablet technology: 3-year outcomes and physician satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to demonstrate that teleneurology consultations conducted via tablet technology are an efficient and cost-effective means of managing acute neurologic emergencies at community-based hospitals and that utilizing such technology yields high community physician satisfaction. METHOD: During a 39-month period, Vanderbilt University Medical Center in Tennessee USA, provided teleneurology services to 10 community-based hospitals that lacked adequate neurology coverage. Hospitalists at one community-based hospital were not comfortable treating any patient with a neurologic symptom, resulting in 100% of those patients being transferred. This facility now retains more than 60% of neurology patients. For less than US$1200, these hospitals were able to meet the only capital expenditure required to launch this service: the purchase of handheld tablet computers. Real-time teleneurology consultations were conducted via tablet using two-way video conferencing, radiologic image sharing, and medical record documentation. Community physicians were regularly surveyed to assess satisfaction. RESULTS: From February 2014 to May 2017, 3626 teleneurology consultations were conducted. Community physicians, in partnership with neurologists, successfully managed 87% of patients at the community-based hospital. Only 13% of patients required transfer to another facility for a higher level of care. The most common diagnoses included stroke (34%), seizure (11%), and headache/migraine (6%). The average time for the neurologist to answer a request for consultation page and connect with the community physician was 10.6 minutes. Ninety-one percent of community physicians were satisfied or somewhat satisfied with the overall service. CONCLUSION: In the assessment of neurology patients, tablets are a more cost-effective alternative to traditional telehealth technologies. The devices promote efficiency in consultations through ease of use and low transfer rates, and survey results indicate community physician satisfaction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».