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Enregistrement W3170812372 · doi:10.2196/26565

Understanding Physicians’ Preferences for Telemedicine During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study

2021· article· en· W3170812372 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineSpecialtyMedicineCross-sectional studyFamily medicineHealth careTest (biology)PandemicThematic analysisLogistic regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical emergencyQualitative researchDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In contrast to the current broad dissemination of telemedicine across medical specialties, previous research focused on the effectiveness of telemedicine in special populations and for behavioral health encounters, demonstrating that both physician and patient factors impact the efficacious use of telemedicine. OBJECTIVE: We aim to evaluate physician perceptions of the appropriateness of telemedicine for patients attending the primary care practices of a federally qualified health center in New York City. METHODS: We used an anonymous cross-sectional survey including closed- and open-ended questions. We used chi-square to test whether providers from certain specialties were more likely to state they would use telemedicine in the future. We used t tests to compare age between those who would versus would not use telemedicine. We then used logistic regression to test whether age and specialty were both correlated with the desire to use telemedicine in the future. We used thematic content analysis to describe the reasons providers felt they would not want to use telemedicine in the future and to describe the situations for which they felt telemedicine would be appropriate. RESULTS: Of 272 health care providers who were sent the electronic survey, 157 (58%) responded within the 2-week survey time frame. The mean age of providers was 45 (range 28-75) years. Overall, 80% (126/157) stated they would use telemedicine in the future. Compared to the family medicine, internal medicine, behavioral health, dental, and obstetrics and gynecology specialties, providers from pediatrics, med-peds, subspecialties, and surgery (protelemedicine specialties) were more likely to believe telemedicine would be useful post pandemic (61/67 [91%] vs 65/90 [72%]; P<.001). Providers who reported they would use telemedicine in the future were younger (mean age 44, range 42-46 years vs mean age 50, range 46-55 years; P=.048). In the regression analysis, both protelemedicine specialties and age were significantly associated with odds of reporting they would use telemedicine in the future (prospecialties: odds ratio 5.2, 95% CI 1.7-16.2; younger age: odds ratio 1.05, 95% CI 1.01-1.08). Providers who did not want to use telemedicine in the future cited concerns about inadequate patient care, lack of physical patient interaction, technology issues, and lack of necessity. Providers who felt telemedicine would be useful cited the following situations: follow-up visits, medication refills, urgent care, patient convenience, and specific conditions such as behavioral health, dermatology visits, and chronic care management. CONCLUSIONS: The majority of health providers in this resource-limited setting in a federally qualified health center believed that telemedicine would be useful for providing care after the pandemic is over.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,468
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,088 · 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