A virtual care program for outpatients diagnosed with COVID-19: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients who are discharged home to self-isolate while coronavirus disease 2019 (COVID-19) test results are pending, there is no formal method for physician assessments or counselling to occur if the result returns positive. Our aim was to develop and test the feasibility of a virtual care program for self-isolating outpatients diagnosed with COVID-19. METHODS: In preparation for this gap in health care, the COVID-19 Expansion to Outpatients (COVIDEO) program was developed at the Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, Ontario, to provide ongoing care for outpatients diagnosed with COVID-19. As part of a feasibility study, we describe our experiences with the first 50 patients managed using this program from its inception (Mar. 1, 2020) until Mar. 27, 2020. RESULTS: All 50 people who tested positive for COVID-19 at the Sunnybrook Health Sciences Centre and were discharged home to self-isolation during the study period were assessed through the COVIDEO program. Thirty-two patients (64%) were assessed via the Ontario Telemedicine Network virtual care platform, and the remainder by telephone. The median time from viral swab collection to first COVIDEO program assessment was 2 (interquartile range [IQR] 1-2) days. Among the 26 patients for whom further follow-up care through the COVIDEO program was discontinued by the end of March 2020, the median duration of virtual care was 12.5 (IQR 8.75-16) days. During the study period, 6 patients required transfer to hospital for assessment, of whom 4 required admission. INTERPRETATION: We have shown that a virtual care program can be used in the management of outpatients diagnosed with COVID-19. Further studies evaluating its sustainability and impact on health outcomes are underway.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».