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Enregistrement W3177316714 · doi:10.1192/bjo.2021.786

Telemedicine in addictions feasibility RCT – staff and patient qualitative satisfaction

2021· article· en· W3177316714 sur OpenAlexaff
Dominic Treloar, Soraya Mayet

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemedicineThematic analysisRandomized controlled trialOutreachMedicineAddictionAttendanceQualitative researchPatient satisfactionFace-to-faceHealth careNursingFamily medicinePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Opioid dependence has high risks. Opioid substitution treatment (OST) improves outcomes. Addiction specialist prescribers prescribe OST and monitor safety, but nonattendance may lead to worse outcomes. Telemedicine can reduce travel and improve attendance at appointments. Before COVID-19, we started a telemedicine in addictions trial to see if this helped in addictions. We present the qualitative patient and staff experience results. Method Health Research Authority approval for randomized controlled feasibility trial of Telemedicine versus Face-to-Face (control) consultations at community addictions semirural service (2500km2) using a modified Hub-and-Spoke (outreach) model. Adult opioid dependent patients prescribed OST and attending outreach were recruited. Participants received two appointments in randomized group. Telemedicine was delivered using Skype-for-business videoconferencing. Patients attended outreach, saw keyworker for drug testing first, and telemedicine conducted via keyworker's laptop. Addiction prescribers located remotely at Hub. Post-trial research interview conducted assessing patient and staff experience of Telemedicine versus Face-to-Face consultations. Data transcribed, inputted to RedCap Cloud and free-text analysed using qualitative thematic analysis. Result Of fifty-nine patient participants, 58 completed a research interview. Patient participants reported similar levels of satisfaction between the Telemedicine and Face to Face groups. The themes generated in relation to Face-to-Face were no difference, easy, kind staff and liking being part of research. For Telemedicine, themes were less travel, good experience, easier to access, good communication, saves time and saves money. For instance, one patient stated ‘Clear, easy to access less travel’ and another patient stated ‘I struggle with travel. I found it easier’. Of 19 staff participant research interviews completed, Staff reported Good or Very Good experience with telemedicine which was equivalent for Face-to-Face consultations. Eleven staff had experience of telemedicine consultations during the trial. They reported similar themes to patients with telemedicine leading to less travel, beneficial to patient care, improves attendance and was innovative technology. One staff member reported satisfaction with telemedicine due to ‘Time, travel and money reduction’. When questioned on the downsides to telemedicine, technological issues were mainly related to connection issues and sound issues. Conclusion In the first known RCT of Telemedicine versus Face-to-Face consultations for patients with opioid dependence attending prescriber review, we found that both patients and staff were satisfied with telemedicine as compared to face-to-face consultations. Overall themes were reduced travel, saving time and more convenience. This will be very important given the impact of COVID-19 on access to addictions services. Financial Sponsorship East Riding CCG Academic Health Science Network

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,369 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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