Comparing the content and quality of video, telephone, and face-to-face consultations: a non-randomised, quasi-experimental, exploratory study in UK primary care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing demands on primary care services have led to policymakers promoting video consultations (VCs) to replace routine face-to-face consultations (FTFCs) in general practice. AIM: To explore the content, quality, and patient experience of VC, telephone (TC), and FTFCs in general practice. DESIGN AND SETTING: Comparison of audio-recordings of follow-up consultations in UK primary care. METHOD: Primary care clinicians were provided with video-consulting equipment. Participating patients required a smartphone, tablet, or computer with camera. Clinicians invited patients requiring a follow-up consultation to choose a VC, TC, or FTFC. Consultations were audio-recorded and analysed for content and quality. Participant experience was explored in post-consultation questionnaires. Case notes were reviewed for NHS resource use. RESULTS: Of the recordings, 149/163 were suitable for analysis. VC recruits were younger, and more experienced in communicating online. FTFCs were longer than VCs (mean difference +3.7 minutes, 95% confidence interval [CI] = 2.1 to 5.2) or TCs (+4.1 minutes, 95% CI = 2.6 to 5.5). On average, patients raised fewer problems in VCs (mean 1.5, standard deviation [SD] 0.8) compared with FTFCs (mean 2.1, SD 1.1) and demonstrated fewer instances of information giving by clinicians and patients. FTFCs scored higher than VCs and TCs on consultation-quality items. CONCLUSION: VC may be suitable for simple problems not requiring physical examination. VC, in terms of consultation length, content, and quality, appeared similar to TC. Both approaches appeared less 'information rich' than FTFC. Technical problems were common and, though patients really liked VC, infrastructure issues would need to be addressed before the technology and approach can be mainstreamed in primary care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle