A prospective, multisite study analyzing the percentage of urological cases that can be completely managed by telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has accelerated the development of telemedicine due to confinement measures. However, the percentage of outpatient urological cases that could be managed completely by telemedicine outside of the COVID-19 pandemic remains to be determined. We conducted a prospective, multisite study involving all urologists working in the region of Quebec City. METHODS: During the first four weeks of the regional confinement, 18 pediatric and adult urologists were asked to determine, after each telemedicine appointment, if it translated into a complete (CCM), incomplete (ICM), or suboptimal case management (SCM, adequate only in the context of the pandemic). RESULTS: A total of 1679 appointments representing all urological areas were registered. Overall, 67.6% (95% confidence interval [CI] 65.3; 69.8), 27.1% (25.0; 29.3), and 4.3% (3.5; 5.4) were reported as CCM, SCM, and ICM, respectively. The CCM ratio varied according to the reason for consultation, with cancer suspicion (52.9% [42.9; 62.8]) and pediatric reasons (38.0% [30.0; 46.6]) showing the lowest CCM percentages. CCM percentages also varied significantly based on the setting where it was performed, ranging from 61.1% (private clinic) to 86.8% (endourology and general hospital). CONCLUSIONS: We show that two-thirds of all urological outpatient cases could be completely managed by telemedicine outside of the pandemic. After the pandemic, it will be important to incorporate telemedicine as an alternative for a patient's first or followup visit, especially those with geographical, pathological, and socioeconomic considerations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».