Evaluating the Experiences of New and Existing Teledermatology Patients During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background As teledermatology has been widely adopted during the COVID-19 pandemic, it is essential to examine patients’ experiences and satisfaction with teledermatology. Objective We aimed to assess the teledermatology experiences of new and existing clinic patients in the context of the rapid shift toward teledermatology practices during the COVID-19 pandemic. Methods We conducted a cross-sectional study of 184 teledermatology patients who were assessed during the COVID-19 pandemic at a major southeastern medical center from May 13 to June 5, 2020. The primary outcome was patient satisfaction levels among new and existing patients. The secondary outcome was patients’ willingness to use teledermatology in the future. Results Of the 288 teledermatology patients who were assessed during the study period, 184 (63.9%) completed the survey. Patients reported high overall satisfaction with teledermatology, with 86.4% (159/184) of participants reporting positive overall satisfaction and experiences with teledermatology. New patients had significantly higher Likert scores for overall satisfaction with teledermatology than those of follow-up patients (new patients: mean 4.70; existing patients: mean 4.43; P=.03). Overall, patients’ satisfaction with teledermatology did not significantly differ based on age (P=.36), race and ethnicity (P=.46), education level (P=.11), residence (P=.74), or insurance status (P=.74). There were no significant differences in overall satisfaction between patients with and without prior telehealth experience (P=.53), between the video and telephone visit types (P=.17), and among platform types (P=.22). Prior telehealth experience was associated with higher odds of being willing to use telehealth in the future (odds ratio 2.39, 95% CI 1.31-4.35; P=.004). Conclusions This cross-sectional survey study demonstrates that during the rapid expansion of teledermatology, new clinic patients had significantly higher scores for overall satisfaction with their teledermatology experience compared to those of established clinic patients (P=.03). Prior telehealth experience was associated with higher odds of being willing to use teledermatology in the future. Overall, teledermatology expansion was met with high levels of patient satisfaction during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».