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Enregistrement W3188138218 · doi:10.1186/s12884-021-03999-9

Patient perceptions of the benefits and barriers of virtual postnatal care: a qualitative study

2021· article· en· W3188138218 sur OpenAlexafffund
Megan Saad, Sophy Chan-Nguyen, Lisa Nguyen, Siddhartha Srivastava, Ramana Appireddy

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésThematic analysisNursingMedicinePerceptionQualitative researchUsabilityPatient satisfactionHealth careMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study is to understand the perceptions of new mothers using virtual care via video conferencing to gain insight into the benefits and barriers of virtual care for obstetric patients. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 15 patients attending the Kingston Health Sciences Centre. The interviews were 20-25 min in length and recorded through an audio recorder. Thematic analysis was conducted in order to derive the major themes explored in this study. RESULTS: New mothers must often adopt new routines to balance their needs and their child's needs. These routines could impact compliance and motivation to attend follow-up care. In our study, participants expressed high satisfaction with virtual care, emphasizing benefits related to comfort, convenience, communication, socioeconomic factors, and the ease of technology use. Participants also perceived that they could receive emotional support and build trust with their health care providers despite the remote nature of their care. Due to its ease of use and increased accessibility, we argue that virtual care shows promise to facilitate long-term compliance to care in obstetric patients. CONCLUSIONS: Virtual care is a useful modality that could improve compliance to obstetric care. Further research and clinical endeavours should examine how social factors and determinants intersect to determine how they underpin patient perceptions of virtual and in-person care.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,244

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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