Virtual Care in Rhinology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The SARS-CoV-2 (COVID) pandemic has resulted in an increase in virtual care. While some specialties are well suited to virtual care, Otolaryngology - Head and Neck Surgery could be limited due to reliance on physical examination and nasal endoscopy, including Rhinology. It is likely virtual care will remain integrated for the foreseeable future and it is important to determine the strengths and weaknesses of this treatment modality for rhinology. METHODS: A survey on virtual care in rhinology was distributed to 61 Canadian rhinologists. The primary objective was to determine how virtual care compared to in-person care in each area of a typical appointment. Other areas focused on platforms used to deliver virtual care and which patients could be appropriately assessed by virtual visits. RESULTS: 43 participants responded (response rate 70.5%). The majority of participants use the telephone as their primary platform. History taking and reviewing results (lab work, imaging) were reported to be equivalent in virtual care. Non-urgent follow up and new patients were thought to be the most appropriate for virtual care. The inability to perform exams and nasal endoscopy were reported to be significant limitations. CONCLUSION: It is important to understand the strengths and limitations of virtual care. These results identify the perceived strengths and weaknesses of virtual care in rhinology, and will help rhinologists understand the role of virtual care in their practices.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».