Provision of Virtual Outpatient Care during the COVID-19 Pandemic and Beyond: Enabling Factors and Experiences from the UBC Pharmacists Clinic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has generated an unprecedented level of interest in, and uptake of, technology-enabled virtual health care delivery as clinicians seek ways to safely care for patients with physical distancing. This paper describes the UBC Pharmacists Clinic's technical systems and lessons learned using enabling technology and the provision of virtual patient care by pharmacists. Of 2036 scheduled appointments at the clinic in 2019, only 1.5% of initial appointments were conducted virtually which increased to 64% for follow-up appointments. Survey respondents (n = 18) indicated an overall high satisfaction with the format, quality of care delivery, ease of use and benefits to their overall health. Other reports indicate that the majority of patients would like the option to book appointments electronically, email their healthcare provider, and have telehealth visits, although a small minority (8%) have access to virtual modes of care. The Clinic team is bridging the technology gap to better align virtual service provision with patient preferences. Practical advice and information gained through experience are shared here. As the general population and health care providers become increasingly comfortable with video conferencing as a result of COVID-19, it is anticipated that requests for video appointments will increase, technological barriers will decrease and conditions will enable providers to increase their virtual care capabilities. Lessons learned at the Clinic have application to pharmacists in both out-patient and in-patient care settings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».