Current Use and Future Considerations for Concussion Telemedicine Healthcare in Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».