Uptake and patient and provider communication modality preferences of virtual visits in primary care: a retrospective cohort study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the uptake of a platform for virtual visits in primary care, examine patient and physician preferences for virtual communication methods and report on characteristics of visits and patients experience of care. DESIGN: A retrospective cohort study. SETTING: Primary care practices within five regions in Ontario, Canada after 18 months of access to virtual care services. PARTICIPANTS: 326 primary care providers and 14 291 registered patients. INTERVENTIONS: Providers used a platform that allowed them to connect with their patients through synchronous (audio/video) and/or asynchronous (secure messaging) communication. MAIN OUTCOME MEASURES: User-level data from the platforms including patient demographics, practice characteristics, communication modality used, visit characteristics and patients' satisfaction. RESULTS: Among the participants, 44% of registered patients and 60% of registered providers used the platform at least once. Among patient users, 51% completed at least one virtual visit. The majority of virtual visits (94%) involved secure messaging. The most common patient requests were for medication prescriptions (24%) and follow-up from previous appointment (22%). The most common provider request was to follow-up on test results (59%). Providers indicated that 81% of virtual visits required no follow-up for that issue and 99% of patients reported that they would use virtual care services again. CONCLUSIONS: While there are a growing number of primary care video visit services, our study found that both patients and providers in rostered practices prefer secure messaging over video. Despite fears that virtual visits would be overused by patients, when patients connected with their own primary care provider, many virtual visits appeared to replace in-person visits, and patients did not overwhelm physicians with requests. This approach may improve access and continuity in primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».