Improving value and access to specialty medical care for families: a pediatric surgery telehealth program
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, access to subspecialty surgical services for children imposes inconvenience and financial hardship on geographically remote families. The purpose of this study was to evaluate a recently implemented pediatric surgical telehealth pilot program from the family and provider perspectives. Methods: Enabled by an existing telehealth infrastructure for pediatric subspecialty medicine and mental health, a pilot telehealth program for surgical consultation was established by a single surgeon in British Columbia. Following establishment of eligibility criteria, patients from remote communities requiring new consultation or clinical follow-up were offered a telehealth alternative. At the end of the encounter, both the parent and patient (if appropriate) provided feedback via a questionnaire. Provider satisfaction was also assessed via a questionnaire. We estimated costs avoided and analyzed data on pediatric surgery consultation wait time. Results: Between September 2014 and November 2017, 80 patients were seen in 19 remote telehealth centres, 23 as new referrals and 57 in follow-up consultation. Among new referrals, the commonest diagnosis was chest wall deformity. The average travel distance avoided was 705 km, with an estimated direct cost avoidance of $585. Sixty-four families (80%) completed the questionnaire. Almost all (63 [98%]) indicated high overall satisfaction with the telehealth experience. Provider satisfaction was similarly high, in terms of both the technology user interface and clinical effectiveness. Overall pediatric surgical consultation wait times were unaffected. Conclusion: Implementation of telehealth technology in a pediatric surgical practice offered high value to patients/families and, from the provider’s perspective, yielded an acceptable alternative to in-person assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».