Utilizing Telemedicine for Delivery of Postoperative Care Following Minimally Invasive Gynecologic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Determine if patient satisfaction is greater after delivering postoperative care via telemedicine following minimally invasive gynecologic surgery. Materials and Methods: University-based outpatient clinic; Randomized controlled trial (Canadian Task Force classification I). Females between 18 and 60 years of age scheduled to undergo laparoscopic hysterectomy or laparoscopic excision of endometriosis were invited to participate. Eligible patients were randomized to receive postoperative care either through a traditional office visit or via telemedicine. PSQ-18 satisfaction surveys were performed by phone after the visit. Results: Forty-one patients were analyzed out of which 25 were in the office group and 16 in the telemedicine group. Groups were homogenous to age (41.4 vs. 43.3 p. 48), body mass index (31.9 vs. 30.6 P = 0.52), distance in miles from home (12.7 vs. 12.4 P = 0.92), and parity ( P = 0.51). PSQ-18 questionnaire was scored and each category was compared between the office and telemedicine groups. When comparing medians (interquartile range), the general satisfaction and time spent with doctor categories were significantly higher in the telemedicine group (4.0 [4.0, 4.5] vs. 4.5 [4.5, 5.0] P = 0.05), (4.0 [4.0, 4.5] vs. 4.5 [4.0, 5.0] P = 0.05). The remainder of the categories analyzed were not different between groups Technical Quality (4.0 [3.8, 4.5] vs. 4.5 [3.9, 5.0] P = 0.13), Interpersonal Manner (4.0 [4.0, 4.5] vs. 4.5 [4.0, 5.0] P = 0.34), Communication (4.5 [4.0, 4.5] vs. 4.5 [4.3, 5.0] P = 0.21), Accessibility and Convenience (4.0 [3.5, 4.5] v 4.0 [3.6, 4.5] P = 0.84). A chart review was performed, examining the first 30 days after surgery. One (4%) patient in the office group went to the ER after postoperative visit, and 0 in the telemedicine group ( P = 0.42). Conclusion: Postoperative care via telemedicine after gynecologic surgery results in higher patient satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».