The Successes and Challenges of Implementing Telehealth for Diverse Patient Populations Requiring Prenatal Care During COVID-19: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although telehealth appears to have been accepted among some obstetric populations before the COVID-19 pandemic, patients' receptivity and experience with the rapid conversion of this mode of health care delivery are unknown. OBJECTIVE: In this study, we examine patients' prenatal care needs, preferences, and experiences during the COVID-19 pandemic, with the aim of supporting the development of successful models to serve the needs of pregnant patients, obstetric providers, and health care systems during this time. METHODS: This study involved qualitative methods to explore pregnant patients' experiences with prenatal health care delivery at the onset of the COVID-19 pandemic. We conducted in-depth interviews with pregnant patients in the first and second trimester of pregnancy who received prenatal care in Cleveland, Ohio, from May to July 2020. An interview guide was used to probe experiences with health care delivery as it rapidly evolved at the onset of the pandemic. RESULTS: Although advantages of telehealth were noted, there were several concerns noted with the broad implementation of telehealth for prenatal care during the pandemic. This included concerns about monitoring the pregnancy at home; the need for additional reassurance for the pregnancy, given the uncertainties presented by the pandemic; and the ability to have effective patient-provider discussions via a telehealth visit. The need to tailor telehealth to prenatal health care delivery was noted. CONCLUSIONS: Although previous studies have demonstrated that telehealth is a flexible and convenient alternative for some prenatal appointments, our study suggests that there may be specific needs and concerns among the diverse patient groups using this modality during the pandemic. More research is needed to understand patients' experiences with telehealth during the pandemic and develop approaches that are responsive to the needs and preferences of patients.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 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 ».