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Enregistrement W4220928847 · doi:10.1017/cjn.2022.18

Current Use and Future Considerations for Concussion Telemedicine Healthcare in Canada

2022· article· en· W4220928847 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael J. Ellis, Heather Normand, Judith Gargaro, Mark Bayley, Kelly Russell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health NetworkPan Am ClinicUniversity of ManitobaOntario Neurotrauma FoundationChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Cambridge
Mots-clésTelemedicineConcussionReimbursementPandemicMedicineTelehealthHealth careMedical emergencyVideoconferencingComputer-assisted web interviewingFamily medicineOccupational safety and healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Poison controlInjury preventionMultimediaDiseaseBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the use of telemedicine among Canadian concussion providers and clinics before and after the COVID-19 pandemic onset and identify barriers and facilitators for future use. METHODS: Ninety-nine concussion clinics and healthcare providers across Canada that offered one or more clinical concussion-related service were identified using standardized online searches and approached to complete a cross-sectional online survey. RESULTS: Thirty clinics or providers completed the survey and two completed subsections of the survey (response rate of 32.3%). Only 28.1% of respondents indicated that they used telemedicine to provide care prior to the COVID-19 pandemic. Providers most commonly using telemedicine prior to the pandemic were occupational therapists and physicians, while the most commonly used services were in-person videoconferencing and eConsultation. Most respondents (87%) indicated their clinic's use of telemedicine changed following the onset of the COVID-19 pandemic including new use of in-person video-conferencing, telephone calls, and eConsultation. Ninety-three percent indicated that they would consider using telemedicine to provide care to their concussion patients once the pandemic was over. Barriers needed to be overcome to facilitate use or greater use of telemedicine-based services were the inability to conduct a complete physical examination, lack of appropriate reimbursement, lack of start-up, and maintenance funding and medico-legal risk. CONCLUSION: Telemedicine was used by a minority of Canadian concussion clinics and providers prior to the COVID-19 pandemic but was rapidly adopted by many facilities. This study provides important insight into the factors that must be considered to optimize use of telemedicine in concussion care in the future.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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