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Enregistrement W3021221301 · doi:10.1101/2020.05.07.20094268

Implications of Telemedicine on Educational Outcomes and Healthcare Accessibility, Case Study of a Local College in Upstate New York

2020· preprint· en· W3021221301 sur OpenAlexaboutno aff
Johnathan Kenyon

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careTelemedicineMedicineQuarter (Canadian coin)OddsOdds ratioFamily medicineMedical educationPsychologyLogistic regressionInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance There is a dearth of empirical research addressing the healthcare component on the academic performance of college students. It is unknown how discrepancies in healthcare access manifest in college students. Objective To improve awareness of the current healthcare issues facing college students and find ways to minimize the healthcare gap. Design, Setting, and Participants Local college students were assessed for health status, usage of the health system, potential factors discouraging the use of health benefits, and the educational outcomes of the students. Main Outcomes and Measures Educational outcomes associated with differing levels of healthcare access, averages, Pearson’s r, odds ratios and 95% CIs. Results Nearly 1 in 4 students (26.1% [SE, 3.7%]) reported having inadequate healthcare access. Healthcare accessibility was strongly correlated with academic performance (r = .336 [95% CI, .179-.476]; P< .001). Low access students were significantly more likely to report barriers to healthcare (OR = 2.91 [95% CI, .557-5.29]; P< .001). Telemedical use corresponded with reduced absences (r = .219 [95% CI, .054-.373]; P= .01) and higher ratings on self-health assessments (OR = 1.74 [95% CI, .809-3.75]; P= .001). Use of telemedicine did not relate to reports of healthcare barriers ( P >.99). Though the adoption of telemedicine among college students is staggeringly low, with fewer than 1 in 12 students (7.9% [SE 2.4%]) reporting at least some telemedical usage. Conclusions and Relevance Over a quarter of college students report inadequate healthcare access despite fewer than 1 in 12 students utilizing telemedicine. Further research is needed to determine the extent to how much the current healthcare norms affect college students, but fostering a pedagogical approach to telemedicine may serve to bridge the healthcare gap. Key Points Question In what way does healthcare accessibility affect college students? Findings Many students report inadequate healthcare access, despite having health insurance. The adoption of telemedicine among college students is currently low. Students utilizing telemedicine display improvements across health and academic categories. Meaning Bolstering the adoption of telemedical health services may help to diminish the healthcare accessibility gap among college students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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