Adoption, feasibility and safety of a family medicine–led remote monitoring program for patients with COVID-19: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual care for patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) allows providers to monitor COVID-19-positive patients with variable trajectories while reducing the risk of transmission to others and ensuring health care capacity in acute care facilities. The objective of this descriptive analysis was to assess the initial adoption, feasibility and safety of a family medicine-led remote monitoring program, COVIDCare@Home, to manage the care of patients with COVID-19 in the community. METHODS: COVIDCare@Home is a multifaceted, interprofessional team-based remote monitoring program developed at an ambulatory academic centre, the Women's College Hospital in Toronto. A descriptive analysis of the first cohort of patients admitted from Apr. 8 to May 11, 2020, was conducted. Lessons from the implementation of the program are described, focusing on measure of adoption (number of visits per patient total, with a physician or with a nurse; length of follow-up), feasibility (received an oximeter or thermometer; consultation with general internal medicine, social work or mental health, pharmacy or acute ambulatory care unit) and safety (hospitalizations, mortality and emergency department visits). RESULTS: The COVIDCare@Home program cared for a first cohort of 97 patients (median age 41 yr, 67% female) with 415 recorded virtual visits. Patients had a median time from positive testing for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) to first appointment of 3 (interquartile range [IQR] 2-4) days, with a median virtual follow-up time of 8 (IQR 5-10) days. A total of 4 (4%) had an emergency department visit, with no patients requiring hospitalization and no deaths; 16 (16%) of patients required support with mental and social health needs. INTERPRETATION: A family medicine-led, team-based remote monitoring program can safely manage the care of outpatients diagnosed with COVID-19. Virtual care approaches, particularly those that support patients with more complex health and social needs, may be an important part of ongoing health system efforts to manage subsequent waves of COVID-19 and other diseases.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».