Understanding Preferences Toward Virtual Care: A Pre-COVID Mixed Methods Study Exploring the Perspectives of Patients with Chronic Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditionally, outpatient visits for those with chronic liver disease (CLD) have been delivered in-person with the patient traveling to a centralized location to see the health care provider. The use of virtual care in health care delivery has been gaining popularity across a variety of patient populations, especially within the COVID-19 context. Performed before COVID-19, the aim of the present study was to explore the perspectives of patients with CLD toward the use of virtual care with their liver specialists. Methods: A cross-sectional, mixed methods study was used to conduct this work. Results: A total of 101 patients with CLD participated in this study. Participants had a mean age of 54.5 years (range 19–87 years). Quantitative analysis revealed that 86% were willing to attend a virtual visit with their liver specialist in the future. There was a significant relationship between both age and income level and acceptance of virtual care. The themes emerging from the qualitative analysis included: (1) past experiences attending in-person visits, (2) perspectives on the use of virtual visits, and (3) perceived challenges of virtual visits. Conclusions: Although there are many potential benefits of virtual care to both the patient and the health care system, there are instances (older age, low income level) when in-person care may be preferred by patients. A tailored approach that is mindful of the individual patient's health status, ease of access to technology, and preferences must be considered when offering virtual care. These findings are of particular relevance during COVID-19, an era that has forced us into the virtual space.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».