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Enregistrement W3036770389 · doi:10.2196/19417

Application and Preliminary Outcomes of Remote Diagnosis and Treatment During the COVID-19 Outbreak: Retrospective Cohort Study

2020· article· en· W3036770389 sur OpenAlexvenueno aff
Luwen Liu, Jianqin Gu, Xinliang Liang, Lixia Yue, Qiaomei Cheng, Lianzhong Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineMedicineRetrospective cohort studyPandemicEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Outpatient clinicEmergency medicineMedical emergencyDiseaseHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus disease (COVID-19) pandemic, caused by the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has resulted in the self-quarantine of countless people due to possible infection. This situation makes telemedicine necessary as it can overcome geographical barriers, increase the number of people served, and provide online clinical support for patients. However, the outcomes of telemedicine have not yet been evaluated. OBJECTIVE: The aim of our study is to describe the epidemiological features and clinical symptoms of patients receiving remote diagnosis and treatment at the online outpatient clinic of our hospital, as well as to analyze the outcomes and advantages of telemedicine, during the COVID-19 pandemic. METHODS: Data from patients receiving remote diagnosis and treatment via consultation services for COVID-19 concerns at the online outpatient clinic of Henan Provincial People's Hospital from January 24 to February 17, 2020, were collected. A retrospective analysis was performed on epidemiological features, clinical symptoms, and preliminary outcomes. RESULTS: Online inquiry, consultation, and suggestions were provided for patient concerns related to COVID-19. Our hospital also offered offline noncontact drug delivery services following online ordering and payment. A total of 4589 patients receiving remote diagnosis and treatment were recruited. The daily number of online outpatient visits initially increased and then decreased, reaching its peak on January 28 when the daily number of online outpatient visits totaled 612. Of 4589 patients, 1940 (42.3%) were males and 2649 (57.7%) were females (age range: 78 days to 85 years). Most patients were aged 20-39 years (n=3714, 80.9%) and came from Henan Province (n=3898, 84.9%). The number of patients from other provinces was 691 (15.1%). During the online consultations, patients discussed the following symptoms: fever (n=2383), cough (n=1740), nasal obstruction (n=794), fatigue (n=503), and diarrhea (n=276). A total of 873 orders of noncontact drug delivery following online payment was completed. The daily number of such orders gradually stabilized after the initial, steady increase. For offline drug delivery orders, the median (IQR) was 36 (58). An online satisfaction survey was filled out postconsultation by patients; of the 985 responses received, 98.1% (n=966) of respondents were satisfied with the service they received. CONCLUSIONS: Remote diagnosis and treatment offered via online outpatient consultations effectively reduced the burden on hospitals, prevented overcrowding, reduced the risk of cross-infection, and relieved patients' anxiety during the COVID-19 outbreak. This plays an essential role in pandemic management.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations68
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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