Academic Nurse-Managed Community Clinics Transitioning to Telehealth: Case Report on the Rapid Response to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In response to the COVID-19 pandemic, many health care organizations have adopted telehealth. The current literature on transitioning to telehealth has mostly been from large health care or specialty care organizations, with limited data from safety net or community clinics. OBJECTIVE: This is a case report on the rapid implementation of a telehealth hub at an academic nurse-managed community clinic in response to the national COVID-19 emergency. We also identify factors of success and challenges associated with the transition to telehealth. METHODS: This study was conducted at the George Mason University Mason and Partners clinic, which serves the dual mission of caring for community clinic patients and providing health professional education. We interviewed the leadership team of Mason and Partners clinics and summarized our findings. RESULTS: Mason and Partners clinics reacted quickly to the COVID-19 crisis and transitioned to telehealth within 2 weeks of the statewide lockdown. Protocols were developed for a coordination hub, a main patient triage and appointment telephone line, a step-by-step flowchart of clinical procedure, and a team structure with clearly defined work roles and backups. The clinics were able to maintain most of its clinical service and health education functions while adapting to new clinic duties that arose during the pandemic. CONCLUSIONS: The experiences learned from the Mason and Partners clinics are transferable to other safety net clinics and academic nurse-led community clinics. The changes arising from the pandemic have resulted in sustainable procedures, and these changes will have a long-term impact on health care delivery and training.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».