Evaluation of Telemedicine Use for Anesthesiology Pain Division: Retrospective, Observational Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of patients require outpatient and interventional pain management. To help meet the rising demand for anesthesia pain subspecialty care in rural and metropolitan areas, health care providers have used telemedicine for pain management of both interventional patients and those with chronic pain. OBJECTIVE: In this study, we aimed to describe the implementation of a telemedicine program for pain management in an academic pain division in a large metropolitan area. We also aimed to estimate patient cost savings from telemedicine, before and after the California COVID-19 "Safer at Home" directive, and to estimate patient satisfaction with telemedicine for pain management care. METHODS: This was a retrospective, observational case series study of telemedicine use in a pain division at an urban academic medical center. From August 2019 to June 2020, we evaluated 1398 patients and conducted 2948 video visits for remote pain management care. We used the publicly available Internal Revenue Service's Statistics of Income data to estimate hourly earnings by zip code in order to estimate patient cost savings. We estimated median travel time and travel distance with Google Maps' Distance Matrix application programming interface, direct cost of travel with median value for regular fuel cost in California, and time-based opportunity savings from estimated hourly earnings and round-trip time. We reported patient satisfaction scores derived from a postvisit satisfaction survey containing questions with responses on a 5-point Likert scale. RESULTS: Patients who attended telemedicine visits avoided an estimated median round-trip driving distance of 26 miles and a median travel time of 69 minutes during afternoon traffic conditions. Within the sample, their median hourly earnings were US $28 (IQR US $21-$39) per hour. Patients saved a median of US $22 on gas and parking and a median total of US $52 (IQR US $36-$75) per telemedicine visit based on estimated hourly earnings and travel time. Patients who were evaluated serially with telemedicine for medication management saved a median of US $156 over a median of 3 visits. A total of 91.4% (286/313) of patients surveyed were satisfied with their telemedicine experience. CONCLUSIONS: Telemedicine use for pain management reduced travel distance, travel time, and travel and time-based opportunity costs for patients with pain. We achieved the successful implementation of telemedicine across a pain division in an urban academic medical center with high patient satisfaction and patient cost savings.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».