Factors Influencing Patients’ Initial Decisions Regarding Telepsychiatry Participation During the COVID-19 Pandemic: Telephone-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telepsychiatry enables patients to establish or maintain psychiatric care during the COVID-19 pandemic. Little is known about the factors influencing patients' initial decisions to participate in telepsychiatry in the midst of a public health crisis. OBJECTIVE: This paper seeks to examine factors influencing patients' initial decisions to accept or decline telepsychiatry immediately after the stay-at-home order in Michigan, their initial choice of virtual care modality (video or telephone), and their anticipated participation in telepsychiatry once clinics reopen for in-person visits. METHODS: Between June and August 2020, we conducted a telephone-based survey using a questionnaire comprising 14 quantitative and two qualitative items as part of a quality improvement initiative. We targeted patients who had an in-person appointment date that fell in the first few weeks following the Michigan governor's stay-at-home order, necessitating conversion to virtual visits or deferment of in-person care. We used descriptive statistics to report individual survey responses and assess the association between chosen visit type and patient characteristics and future participation in telepsychiatry using multivariable logistic regression. RESULTS: A total of 244 patients whose original in-person appointments were scheduled within the first 3 weeks of the stay-at-home order in Michigan completed the telephone survey. The majority of the 244 respondents (n=202, 82.8%) initially chose to receive psychiatric care through video visits, while 13.5% (n=33) chose telephone visits and 1.2% (n=3) decided to postpone care until in-person visit availability. Patient age correlated with chosen visit type (P<.001; 95% CI 0.02-0.06). Patients aged ≥44 years were more likely than patients aged 0-44 years to opt for telephone visits (relative risk reduction [RRR] 1.2; 95% CI 1.06-1.35). Patient sex (P=.99), race (P=.06), type of insurance (P=.08), and number of previous visits to the clinic (P=.63) were not statistically relevant. Half of the respondents (132/244, 54.1%) stated they were likely to continue with telepsychiatry even after in-person visits were made available. Telephone visit users were less likely than video visit users to anticipate future participation in telepsychiatry (RRR 1.08; 95% CI 0.97-1.2). Overall, virtual visits met or exceeded expectations for the majority of users. CONCLUSIONS: In this cohort, patient age correlates with the choice of virtual visit type, with older adults more likely to choose telephone visits over video visits. Understanding challenges to patient-facing technologies can help advance health equity and guide best practices for engaging patients and families through telehealth.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».