Telehealth and chronic pain management from rapid adaptation to long-term implementation in pain medicine: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic called for drastic changes to expand and rapidly implement telehealth to prevent breach of care for chronic patients. Responding to the challenge of implementing remote care in chronic pain services, a specialty highly dependent on doctor-patient rapport, physical examination, and frequent follow-up visits requires extensive adaptation involving administrative processes and clinical routines. We present our experience of a successful rapid adaptation to telemedicine paradigm as a response to the COVID-19 pandemic during a time of marked restriction of access to ambulatory hospital services for pediatric and adult chronic pain patients. This narrative review covers current scientific evidence for the use of telehealth for chronic pain management and describes in detail the challenges to implement telemedicine in ambulatory clinics from different perspectives. Best practices for telehealth use are recommended. A proposal for remote physical examination of pain patients is made, based on available evidence in the fields of musculoskeletal medicine and neurology comparing in-person vs remote physical examination. As an internal quality control process, an informal online survey was conducted to assess thoughts and experiences among patients and caregivers using telemedicine consultation services at the pediatric pain clinic. Providing chronic pain management services through telehealth is a viable option for many patients and health care professionals. This is reliant on the availability of appropriate materials and training, with guidelines for both patients and health care workers. With the rapid pace of technological advancements, even further integration of telehealth into routine health care is possible.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».