Australian private practice metropolitan telepsychiatry during the COVID-19 pandemic: analysis of Quarter-2, 2020 usage of new MBS-telehealth item psychiatrist services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Australian Commonwealth Government introduced new psychiatrist Medicare-Benefits-Schedule (MBS)-telehealth items in the first wave of the COVID-19 pandemic to assist with previously office-based psychiatric practice. We investigate private psychiatrists' uptake of (1) video- and telephone-telehealth consultations for Quarter-2 (April-June) of 2020 and (2) total telehealth and face-to-face consultations in Quarter-2, 2020 in comparison to Quarter-2, 2019 for Australia. METHODS: MBS item service data were extracted for COVID-19-psychiatrist-video- and telephone-telehealth item numbers and compared with a baseline of the Quarter-2, 2019 (April-June 2019) of face-to-face consultations for the whole of Australia. RESULTS: Combined telehealth and face-to-face psychiatry consultations rose during the first wave of the pandemic in Quarter-2, 2020 by 14% compared to Quarter-2, 2019 and telehealth was approximately half of this total. Face-to-face consultations in 2020 comprised only 56% of the comparative Quarter-2, 2019 consultations. Most telehealth provision was by telephone for short consultations of ⩽15-30 min. Video consultations comprised 38% of the total telehealth provision (for new patient assessments and longer consultations). CONCLUSIONS: There has been a flexible, rapid response to patient demand by private psychiatrists using the new COVID-19-MBS-telehealth items for Quarter-2, 2020, and in the context of decreased face-to-face consultations, ongoing telehealth is essential.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».