Clinicians’ Perceptions of the Benefits and Challenges of Teleoncology as Experienced Through the COVID-19 Pandemic: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 thrust both patients and clinicians to use telemedicine in place of traditional in-person visits. Prepandemic, limited research had examined clinician-patient communication in telemedicine visits. The shift to telemedicine in oncology, or teleoncology, has placed attention on how the technology can be utilized to provide care for patients with cancer. OBJECTIVE: Our objective was to describe oncology clinicians' experiences with teleoncology and to uncover its benefits and challenges during the first 10 months of the COVID-19 pandemic. METHODS: In-depth, semistructured qualitative interviews were conducted with oncology clinicians. Using an inductive, thematic approach, the most prevalent themes were identified. RESULTS: In total, 21 interviews with oncology clinicians revealed the following themes: benefits of teleoncology, such as (1) reducing patients' travel time and expenses, (2) limiting COVID-19 exposure, and (3) enabling clinicians to "see" a patients' lifestyle and environment, and challenges, such as (1) technological connection difficulties, (2) inability to physically examine patients, and (3) patients' frustration related to clinicians being late to teleoncology appointments. CONCLUSIONS: Teleoncology has many benefits and is well suited for specific types of appointments. Challenges could be addressed through improved communication when scheduling appointments to make patients aware about what to expect. Ensuring patients have the proper technology to participate in teleoncology and an understanding about how it functions are necessary.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».