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Enregistrement W2918265084 · doi:10.22605/rrh4743

Teleneurology service provided via tablet technology: 3-year outcomes and physician satisfaction

2019· article· en· W2918265084 sur OpenAlexaff
Kelly Harper, Megan McLeod, Summer J. Brown, Georgia Wilson, Maxim Turchan, Emily Gittings, Derek Riebau, M. Douglas Baker, Eli E. Zimmerman, David Charles

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyFamily medicineService (business)Community hospitalPatient satisfactionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,384

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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