Telehealth for outpatient spine consultation: What do the patients think?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We aimed to identify patient specific characteristics associated with a favourable telehealth experience in patients undergoing outpatient spine consultation. Methods We enrolled consecutive patients undergoing telehealth spine consultation during the initial months of the COVID 19 pandemic . We used an online, patient reported survey that collected demographic and disease specific information, as well as validated patient reported outcome measures. Survey items also assessed patients’ perspective of their telehealth experience. We performed univariate analysis to assess for any relationship between patient satisfaction and demographic and disease specific factors, and also collected qualitative responses regarding telehealth. Results 170 unique responses were collected. 35.8% of patients were satisfied with telehealth. When stratified into satisfied (n = 61) and unsatisfied (n = 109), female patients were exclusively unsatisfied with their experience (100% unsatisfied vs male patients 30% unsatisfied, p < 0.01). The groups were similar in terms of age, travel burden, and disease severity. Qualitative responses focussed on the patients’ concerns being able to adequately express their symptoms and functional limitations. Conclusions Patients attending outpatient spinal consultation via telehealth reported a satisfaction rate of 35.8%. Female patients were less likely to be satisfied with telehealth. Patients described concerns being able to express themselves via telehealth. This may be amenable to further study and intervention as telehealth becomes a more prominent part of spinal care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».