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Enregistrement W3159116846

Evaluating System-level Implementation of Telepsychiatry in Ontario from 2008-2016: Implications for the Sustainability and Growth of Telepsychiatry

2020· dissertation· en· W3159116846 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Serhal

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelepsychiatrySustainabilityTelemedicinePolitical scienceHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The objective of this thesis was to understand the implementation of clinical telepsychiatry in Ontario. To do this, paper 1 described the characteristics of psychiatrists who delivered and patients who received telepsychiatry, calculated how many in-need patients received telepsychiatry, and identified trends in the distribution of telepsychiatry (where care was delivered to and from). Paper 2 described characteristics and predictors of family physicians who referred patients to telepsychiatry and paper 3 compared the costs of telepsychiatry with other traditional models of psychiatric outreach. Study Designs This thesis employed several study designs, including a serial panel study and retrospective cross-sectional studies using linked data from ICES, as well as a cost-minimization analysis. Results Paper 1 found that, in fiscal year (FY) 2012, a total of 3,801 people had 5,635 telepsychiatry visits, and 7% of Ontario psychiatrists provided these visits. Of 48,381 people discharged from a psychiatric hospitalization, 60% saw a local psychiatrist, 39% saw no psychiatrist, and less than 1% used telepsychiatry within 1 year of discharge. Paper 2 showed that the number of patients using telepsychiatry, and the number of family physicians referring to telepsychiatry increased fifteen-fold and nine-fold, respectively, from FY 2008 to FY 2016. 32% of Ontario family physicians referred to telepsychiatry in FY 2016, however, less than 1% of their rostered patients used telepsychiatry (n =12,449/3,513,638). Family physicians that referred to telepsychiatry were more likely to be from a rural residence, to have more nurse practitioners in their practice, and to be part of a Family Health Team, while their patients were more likely to live in rural areas, have increased complexity, and higher rates of mental health service utilization. Paper 3 found that costs per visit were lowest in telepsychiatry ($360), followed by travelling physicians ($558) and patient reimbursement for travel ($620). Conclusions This dissertation has demonstrated that while telepsychiatry has been increasingly adopted by providers, adoption by patients remains fairly low. Telepsychiatry is less costly than other in-person outreach models and shows signs of sustainability, such as the persistent increase in adoption and penetration throughout Ontario over the study period.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,381 · 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
Publié2020
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