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Enregistrement W4200307936 · doi:10.1177/1357633x211059688

Positive impact of a telemedicine education program on practicing health care workers during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada: A mixed methods study of an Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) program

2021· article· en· W4200307936 sur OpenAlexafffundabout
Jane Zhao, Dmitry Rozenberg, Sahar Nourouzpour, Ani Orchanian‐Cheff, John Flannery, Rupert Kaul, Senyo Agbeyaka, Mary Barber, Patrice dePeiza, Anna Maria Doumouras, Haley Draper, Nadine Gebara, Jenny Lau, D. Liberman, Ryan A Luther, Monica Sanh, Andrea D Furlan

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensJewish General HospitalUniversity of TorontoMount Sinai HospitalMcGill UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésTelemedicineContext (archaeology)PandemicHealth careMedicineFocus groupCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineTelehealthNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In addition to shifting and expanding clinical responsibilities, rapidly evolving information and guidelines during the COVID-19 pandemic has made it difficult for health care workers (HCW) to synthesise and translate COVID-19 information into practice. This study evaluated whether a COVID-19-specific telemedicine education program (ECHO COVID) would impact health care workers' self-efficacy and satisfaction in the management of patients with COVID-19. METHODS: A prospective mixed methods parallel-design study was conducted among ECHO COVID participants using pre-post questionnaires and a focus group discussion. Questionnaire results were examined for changes in health care workers' self-efficacy and satisfaction. Focus group discussion data were analysed to explore health care workers' experience in ECHO COVID and the context of their practice during the COVID-19 pandemic. RESULTS: < 0.0001), independent of profession, years in practice, age group, or practice environment. Participants were highly satisfied with ECHO COVID sessions with a median score of 4 (IQR 4-5). Focus group discussion data indicated that health care workers gained knowledge through ECHO COVID and revealed facilitators for ECHO COVID program success, including the transition to virtual care, the practicability of knowledge provided, and a 'perspective from the trenches.' DISCUSSION: This study demonstrated that a telemedicine education program aimed to support health care workers in managing patients with COVID-19 had a positive impact on health care workers' self-efficacy and satisfaction. This impact was specifically mediated by the ECHO COVID program.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,435 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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