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Enregistrement W3155085373 · doi:10.1016/s1096-7192(21)00616-8

Implementation of telemedicine-based pediatric genetics care at the Children’s Hospital of Philadelphia

2021· article· en· W3155085373 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine M. Szigety, Terrence Crowley, Ian M. Campbell, Priyanka Adusumalli, Rebecca C. Ahrens‐Nicklas, Brandon Calderon, Andrew C. Edmondson, Can Fıçıcıoğlu, Rebecca Ganetzky, Jennifer M. Kalish, Ian D. Krantz, Donna M. McDonald‐McGinn, Līvija Medne, Colleen Muraresku, Elaine H. Zackai, Sarah E. Sheppard

Notice bibliographique

RevueMolecular Genetics and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationTelemedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelehealthPhysical therapyInternal medicineHealth careDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac rehabilitation programs (CRPs) had to change quickly in response to a shift in clinical priorities related to to the coronavirus disease 2019 (COVID-19). Yet, no study has examined the effect of COVID-19 on CRPs and if there has been an adequate transition to alternative programming.To examine the status of CRPs during the COVID-19 pandemic, a web-based questionnaire was completed by CRP managers from April 23rd to May 14th, 2020.Overall, 114 representatives of 144 CRPs (79.1% of Canadian programs) responded. Of respondents, 41.2% (n = 47) reported CRP closure; primary reasons were staff redeployment and facility closure (41% of 51 responses, for both). Redeployment occurred in open CRPs and closed CRPs (30% ± 34% and 47% ± 38% of employees, respectively; P = 0.05) and reduced hours in 17.8% ± 31% and 22.5% ± 33% for remaining employees; P = 0.56. Of open CRPs, 84.8% accepted referrals for medically high-risk patients pre-COVID-19; this level fell to only 43.5% during the COVID-19 pandemic, P < 0.001. There was a significant reduction in patients with cognitive/communication/mobility deficits who were eligible to participate during the COVID-19 pandemic. Of respondents, 57%-82.6% reported safety concerns related to prescribing exercise to medically high-risk and vulnerable populations. CRPs transitioned from group-based to one-to-one delivery models—>80% by phone and/or e-mail. Any tele-rehabilitation (one-to-one/group) was also used by 32.7% and 43.5% of CRPs to deliver exercise and education, respectively (mostly one-to-one). Resource barriers cited by open and closed CRPs were related to technology—no tele-rehabilitation, lack of equipment and patient access (35% of all barriers)—and 25.3% of barriers were owing to greater demands on staff time.Within 2-months of COVID-19 being declared a pandemic, 41.2% of CRPs were closed and almost half of employees redeployed. Less time-efficient one-to-one models of remote care, mostly by phone/e-mail, were adopted. Vulnerable populations were disproportionately affected, becoming ineligible owing to safety concerns. Strategies to open closed CRPs, admission of high-risk/vulnerable populations, and offering of group-based tele-rehabilitation should be a national priority.Les programmes de réadaptation cardiaques (PRC) ont dû s'adapter rapidement en réponse à un changement des priorités cliniques liées à la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Pourtant, aucune étude n'a examiné l'effet du COVID-19 sur les PRC et s'il y a eu une transition adéquate vers une programmation alternative.Pour examiner l'état des PRC durant la pandémie de COVID-19, un questionnaire en ligne a été rempli par les responsables des PRC du 23 avril au 14 mai 2020.Au total, 114 représentants de 144 PRC (79,1 % des programmes canadiens) y ont répondu. Parmi les répondants, 41,2 % (n = 47) ont signalé une fermeture du PRC; les principales raisons résidaient en un redéploiement du personnel ou une fermeture des installations (41 % des 51 réponses, avec une combinaison des deux). Le redéploiement a eu lieu pour les PRC ouverts et les PRC fermés (concernant 30 % ± 34 % et 47 % ± 38 % des employés, respectivement; P = 0,05) et les heures réduites pour 17,8 % ± 31 % et 22,5 % ± 33 % des employés restants; P = 0,56. Concernant les PRC restés ouverts, 84,8 % acceptaient de guider les patients à haut risque médical avant la COVID-19; ce niveau est tombé à seulement 43,5 % pendant la pandémie de COVID-19, P < 0,001. Parmi les patients dont la participation était éligible durant la pandémie de COVID-19, il y a eu une réduction significative du nombre de patients présentant des déficits cognitifs/communicationnels/de mobilité. Parmi les responsables interrogés, 57 % à 82,6 % ont fait état de problèmes de sécurité lorsqu’il était question de prescription d'exercice physique à des populations vulnérables et médicalement à haut risque. Les PRC sont passées d'un modèle de groupe à un modèle de prestation individuelle—>80 % par téléphone et/ou par courriel. La réadaptation à distance (individuelle/en groupe) a également été utilisée par, respectivement, 32,7 % et 43,5 % des PRC pour dispenser des exercices et des formations (principalement en séance individuelle). Les obstacles en matière de ressources identifiés par les PRC ouverts et fermés étaient liés à la technologie - pas de réadaptation à distance, manque d'équipement et de moyen d'accès par les patients (35 % de tous les obstacles) - et 25,3 % des obstacles étaient dus à des exigences plus importantes en matière de temps de travail du personnel.Dans les deux mois suivant la déclaration de la COVID-19 en tant que pandémie, 41,2 % des PRC ont été fermés et près de la moitié des employés ont été redéployés. Des modèles de soins individuels à distance, moins efficaces en termes de temps, principalement par téléphone/courriel, ont été adoptés. Les populations vulnérables ont été touchées de manière disproportionnée, devenant inéligibles pour des raisons de sécurité. Des stratégies d'ouverture des PRC fermés, d'admission des populations à haut risque ou vulnérables et d'offre de réadaptation à distance, en groupe, devraient constituer une priorité nationale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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