<p>Experience of patients and practitioners with a team and technology approach to chronic back disorder management</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although rural and remote residents face general challenges accessing health care in comparison to urban dwellers, care for musculoskeletal conditions like chronic back disorders (CBD) is particularly challenging for rural and remote residents due to lack of access to physical yherapists. Telerehabilitation such as secure videoconferencing offers one solution to this disparity in rural care delivery, but incorporating the perspectives of health practitioners and patients is important when developing new sustainable care models. PATIENTS AND METHODS: This study investigated the experiences of practitioners and patients during a novel interprofessional model of assessment where an urban-based physical therapist used videoconferencing to virtually join a rural nurse practitioner and a rural patient with CBD. Patient surveys and semi-structured interviews of practitioners and patients were analyzed quantitatively and qualitatively. RESULTS: Most patients were "very satisfied" (62.1%) or "satisfied" (31.6%) with the overall experience, and "very" (63.1%) or "somewhat (36.9%) confident" with the assessment. Thematic analysis of interviews revealed that this novel assessment method identified: access to care for CBD, effective interprofessional practice, enhanced clinical care for CBD, and technology considerations. CONCLUSION: Patient satisfaction with the telerehabilitation model of care was high. Patients and practitioners reported their experiences were impacted by access to care, interprofessional practice, enhanced care for CBD and technology. These findings will be useful in the development of patient-centered models of care utilizing telehealth strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».