MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205417459 · doi:10.1177/20543581211066720

A Quantitative and Qualitative Study on Patient and Physician Perceptions of Nephrology Telephone Consultation During COVID-19

2022· article· en· W4205417459 sur OpenAlexaffabout
Seung Heyck Lee, Sonya Ramondino, Kerri Gallo, Louise Moist

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineNephrologyKidney diseaseHealth careTelephone interviewPatient satisfactionCross-sectional studyObservational studyQuality of life (healthcare)Internal medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19 required rapid adoption of virtual modalities to provide care for patients with a chronic disease. Care was initially provided by telephone, which has not been evaluated for its effectiveness by patients and providers. This study reports patients' and nephrologists' perceptions and preferences surrounding telephone consultation in a chronic kidney disease (CKD) clinic. OBJECTIVE: To evaluate patient and physician perspectives on the key advantages and disadvantages of telephone consultations in a nephrology out-patient clinic setting. DESIGN: Cross-sectional observational survey study. SETTING: General nephrology clinic and a multidisciplinary kidney care clinic in London, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Patients with CKD who were fluent in English and participated in at least one telephone consultation with a nephrologist during the COVID-19 pandemic. METHODS AND MEASUREMENTS: Nephrologists' and participants' input facilitated the development of both patient and nephrologist surveys. Participants provided self-reported measures in 5 domains of satisfaction: user experience, technical quality, perceived effectiveness on well-being, perceived usefulness, and effect on interaction. Nephrologists provided self-reported measures within 6 categories: general experience, time management, medication changes, quality of care, job satisfaction, and challenges/strengths. Descriptive statistics were used to present data. Content analysis was performed on 2 open-ended responses. RESULTS: Of the 372 participants recruited, 235 participated in the survey (63% response). In all, 79% of the participants were ≥65 years old and 91% were white. Telephone consultation was a comfortable experience for 68%, and 73% felt it to be a safer alternative during the pandemic. Although 65% perceived no changes to health care access, most reported spending less time and fewer resources on transit and parking. Disadvantages to telephone consultation included a lack of physical examination and reduced patient-physician rapport. Eleven of 14 nephrologists were surveyed, with most reporting confidence in the use of telephone consultation. Physician barriers to telephone consultation included challenges with communications and lack of technology to support telephone clinics. LIMITATIONS: Our survey included a majority of older, white participants, which may not be generalizable to other participants particularly those of other ages and ethnicity. CONCLUSION: Although both patients and nephrologists adapted to telephone consultations, there remain opportunities to further explore populations and situations that would be better facilitated with an in-person visit. Future research in virtual care will require measurement of health care outcomes and economics. TRIAL REGISTRATION: Not applicable as this was a survey.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetTelemedicine and Telehealth ImplementationTravaux en français237 207