Client Satisfaction and Experience With Telepsychiatry: Development and Validation of a Survey Using Clinical Quality Domains
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telepsychiatry is an increasingly used model of mental health care that connects patients with psychiatrists at a distance via videoconference. Telepsychiatry is an effective clinical intervention that improves access to quality care in regions with limited resources or in clinical situations where in-person care is unavailable. OBJECTIVE: This study aims to develop a validated survey tool to measure patient experience and satisfaction with telepsychiatry based on the quality of care domains. This study also seeks to understand which health service outcomes were most strongly correlated with overall satisfaction in the context of telepsychiatry. METHODS: The survey created in this study was developed and validated with a panel of subject matter and process experts and was piloted with 274 patients who received clinical consultations through the TeleMental Health Program at the Centre for Addiction and Mental Health. Factor analysis was used to determine correlations between questions and quality of care domains and was also used to assess model fit. RESULTS: The study provides a validated survey to measure patient satisfaction and experience with telepsychiatry across 4 domains: access and timeliness, appropriateness, effectiveness, and safety. Both safety and access and timeliness were found to be statistically significant predictors of satisfaction in our sample. CONCLUSIONS: By situating patient satisfaction and experience within this framework, the survey facilitates patient data collection and interpretation through a clinical quality lens.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».