Evaluating the Quality of Asynchronous Versus Synchronous Virtual Care in Patients With Erectile Dysfunction: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asynchronous health care encounters are becoming an increasingly mainstream form of telehealth. While synchronous phone or video visits have become more widely accepted, US policymakers and other key health care stakeholders have been hesitant to fully embrace asynchronous diagnosis and treatment. This is particularly true in the context of direct-to-consumer (DTC) platforms, where encounters are patient-initiated and there is no preestablished relationship with a provider. This hesitation is compounded by limited research comparing outcomes between asynchronous and synchronous care, especially in the DTC context. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore whether asynchronous care leads to different patient outcomes in the form of medication-related adverse events when compared to synchronous virtual care. METHODS: Using 10,000 randomly sampled patient records from a prominent US-based DTC platform, we analyzed the rates of patient-reported side effects from commonly prescribed erectile dysfunction medications and compared these rates across modalities of treatment. RESULTS: Asynchronous care resulted in lower but nonsignificant differences in the rates of the reported drug-related side effects compared to synchronous treatment. CONCLUSIONS: In some circumstances, such as treatment for erectile dysfunction, asynchronous care can offer the same level of safety in prescribing when compared to synchronous care. More research is needed to evaluate the safety of asynchronous care across a wider set of conditions and measures.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».