US Physicians’ Perspective on the Sudden Shift to Telehealth: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the sudden shift to telemedicine during the early COVID-19 pandemic, we conducted a survey of practicing physicians' experience with telehealth during the prepandemic and early pandemic periods. Our survey estimates that most patient visits in the United States during the early COVID-19 pandemic period were conducted via telehealth. Given this magnitude and the potential benefits and challenges of telehealth for the US health care system, in this paper, we obtain, summarize, and analyze telehealth views and experiences of US-based practicing-physicians. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the extent of shift toward telehealth training and care provision during the early pandemic from the US-based practicing physicians' perspective. We also sought to determine the short- and long-term implications of this shift on the quality, access, and mode of US health care delivery. METHODS: We conducted a purposive, snowball-sampled survey of US practicing-physicians. A total of 148 physician completed the survey. Data were collected from July 17, 2020, through September 4, 2020. RESULTS: Sample training intensity scaled 21-fold during the early pandemic period, and patient-care visits conducted via telehealth increased, on average, from 13.1% directly before the pandemic to 59.7% during the early pandemic period. Surveyed physician respondents reported that telehealth patient visits and face-to-face patient visits are comparable in quality. The difference was not statistically significant based on a nonparametric sign test (P=.11). Moreover, physicians feel that telehealth care should continue to play a larger role (44.9% of total visits) in postpandemic health care in the United States. Our survey findings suggest a high market concentration in telehealth software, which is a market structural characteristic that may have implications on the cost and access of telehealth. The results varied markedly by physician employer type. CONCLUSIONS: During the shift toward telehealth, there has been a considerable discovery among physicians regarding US telehealth physicians. Physicians are now better prepared to undertake telehealth care from a training perspective. They are favorable toward a permanently expanded telehealth role, with potential for enhanced health care access, and the realization of enhanced access may depend on market structural characteristics of telehealth software platforms.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».