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Enregistrement W3092429201 · doi:10.1016/j.jcte.2020.100238

Evaluation of telephone and virtual visits for routine pediatric diabetes care during the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3092429201 sur OpenAlexaff
Alex C. W. Fung, Mike Irvine, Aysha Ayub, Shabnam Ziabakhsh, Shazhan Amed, Brenden E. Hursh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical & Translational Endocrinology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreBC Children's HospitalWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthUsabilityMedicineLogistic regressionPandemicTelephone interviewFamily medicineTelemedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careDiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate pediatric type 1 diabetes telehealth visits during the COVID-19 pandemic, with a focus on assessing the usability of these visits and gathering patient perspectives. An online survey, which included a validated telehealth usability questionnaire, was offered via email to families with a telephone or virtual visit since the COVID-19-related cancellation of routine in-person care. Survey data was linked with the British Columbia (BC) Clinical Diabetes Registry. Outcomes between groups were assessed using Welch’s t-test. Associations with type of visit as well as with desire to return to in-person care were assessed with logistic regression models. The response rate was 47%. Of 141 survey respondents, 87 had clinical data available in the BC Clinical Diabetes Registry, and thus were included in our analysis. Overall, telephone and virtual visits were rated highly for usability. Telephone visits were easier to learn to use, and simpler to understand; however, telephone and virtual visits were similar across multiple areas. No factors associated with choosing one type of visit over the other, or with desire to return to in-person care, could be identified. 72% of participants want future telehealth care; however, some would like all future care to be in-person. Telephone and virtual visits had impressive usability. Many families want telehealth to play a significant part in their future care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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