Telemedicine Applications for the Evaluation of Patients with Non-Acute Headache: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has spurred a hasty transition to virtual care but also an abundance of new literature highlighting telehealth's capabilities and limitations for various healthcare applications. In this review, we aim to narrate the current state of the literature on telehealth applied to migraine care. First, telemedicine in the context of non-acute headache management has been shown to produce non-inferior patient outcomes when compared to traditional face-to-face appointments. The assignment of patients to telehealth appointments should be made after referring more urgent cases to dedicated in-person clinics. During the virtual appointment, physicians can ask their patients about the "3 F's" in order to perform a thorough assessment of their headaches: frequency of headache days, frequency of acute medication usage and functional impairment. Clinical assessment scores that have been studied and deemed feasible for telemedicine, safe and efficient include the HIT-6, VAS and MIDAS scores. Although MIDAS was found to be redundant and inadequate to use on a daily basis, we suggest that it can be useful in periodic remote follow-up appointments. Additionally, several mobile health apps have been studied including Migraine Buddy, Migraine Coach and Migraine Monitor. All of these are appropriate for use in telemedicine when combined with an adequate trial period with Migraine Buddy being rated the highest, as it captures the most detailed clinical picture. High satisfaction rates have been reported for virtual headache management which were shown to be equal to in-person consults. These are based on patients' perceived increase in convenience due to avoided travel time, less disruption of their daily routine and feeling more comfortable in the environment of their choice. Despite this, limitations such as technological knowledge, access to videoconferencing modalities and having a more impersonal consultation with the physician may hinder some patients from adopting this service.
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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 | 0,026 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».