Survey of Telemedicine by Pediatric Nephrologists During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The slow increase in use of telemedicine began to expand rapidly, along with reimbursement changes, during the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. Standardized protocols for these services are lacking but are needed for effective and equitable health care. In this study, we queried pediatric nephrologists and their patients about their telemedicine experiences during the pandemic. METHODS: Surveys that were in compliance with the Health Insurance Portability and Accountability Act were deployed online to patients and physicians. RESULTS: We collected survey responses from 400 patients and 197 pediatric nephrologists. Patients reported positive experiences with telemedicine visits as it was logistically easier than in-person visits. Patients also felt that the quality of their visits were equivalent to what they would receive in person. Physicians used a wide variety of online systems to conduct synchronous telemedicine with Zoom (23%), EPIC (9%), Doxy.me (7%), services not specified (37%), or a mix of local or smaller services (24%). Most physicians' concerns were related to technological issues and the ability to procure physical exams and/or laboratory results. CONCLUSIONS: There is a paucity of published trials on telemedicine services in pediatric nephrology. Virtual care was feasible and acceptable for patients, caregivers, and providers during the COVID-19 pandemic.
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 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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».