Disparities in Telehealth Care in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The COVID-19 pandemic has dramatically increased telehealth use. We assessed access to and use of telehealth care, including videoconferencing and usability of videoconferencing, among persons with multiple sclerosis (MS). Methods: In Fall 2020, we surveyed participants in the North American Research Committee on Multiple Sclerosis Registry. Participants reported availability and receipt of MS care or education through telehealth. Participants who completed ≥1 live videoconferencing visit completed the Telehealth Usability Questionnaire (TUQ). We tested factors associated with access to and receipt of telehealth care using logistic regression. We tested factors associated with TUQ scores using quantile regression. Results: Of the 8,434 participants to whom the survey was distributed, 6,043 responded (71.6%); 5,403 were eligible for analysis. Of the respondents, 4,337 (80.6%) were women, and they had a mean (SD) age of 63.2 (10.0) years. Overall, 2,889 (53.5%) reported access to MS care via telehealth, and 2,110 (39.1%) reported receipt of MS care via telehealth including 1,523 (28%) via videoconference. Among participants who reported telehealth was available, older age was associated with decreased odds of having a telehealth video visit; higher income and being physically active were associated with increased odds. Older age and moderate to very severe visual symptoms were associated with lower perceived usability of telehealth. Discussion: Older age, lower socioeconomic status, and disease-related impairments are associated with less access to and use of telehealth services in people with MS. Barriers to telehealth should be addressed to avoid aggravating health care disparities when using digital medicine.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».