Opportunity costs of attending surgical clinic appointments and experiences with telemedicine for follow-up care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Telemedicine has been rapidly implemented in orthopedics during the coronavirus (COVID-19) pandemic. The purpose of this study was to quantify opportunity costs for patients attending typical in-person appointments and understand their perceptions of telemedicine for follow-up care. METHODS: A cross-sectional study was performed by surveying patients who had elective orthopedic surgery and attended at least one in-person and one phone call appointment. The survey assessed opportunity costs associated with in-person appointments, experience with telemedicine, and preferred type of future appointment. RESULTS: Of the 49 eligible patients, 41 (83.7%) completed the survey. The median travel distance to the clinic was 108 km, and the time spent in the clinic was 60 min. Participants responded "yes" to various forms of opportunity costs associated with attending in-person appointments, including missed work (46.3%), lost income (34.1%), recreational activities (26.8%), home or yard care (14.6%), socializing with friends or family (12.2%), school (2.4%), and childcare (2.4%). In addition, elements of the telemedicine appointment were rated from 1 (least favorable) to 10 (most favorable), and averages were calculated for ease of use (9.2), convenience (8.4), confidence in the doctor's diagnostic ability (8.2), likelihood of using the service again (6.4), and overall satisfaction (8.2). Preferred future appointment types included having the first visit in-person and subsequent visits via telephone (61.0%), in-person only (36.6%), and unsure (2.4%). CONCLUSION: This study identifies various opportunity costs associated with in-person orthopedic appointments and a favorable view toward telemedicine for follow-up care.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».