Patient satisfaction with virtual evaluation, diagnosis, and treatment of CRPS
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has led to an increased reliance on virtual care in the rehabilitation setting for patients with conditions such as complex regional pain syndrome (CRPS). Aims: The aim of this study was to perform a quality improvement initiative to assess patient satisfaction and ensure that outcomes following virtual assessment, diagnosis, and treatment of CRPS with prednisone are safe and effective. Methods: An online survey was distributed to 18 patients with CRPS who had been seen virtually between March and December 2020 through a rehabilitation clinic and treated with oral prednisone. Thirteen participants completed the survey, which was designed de novo by our team to evaluate participant perceptions and satisfaction regarding the virtual care experience. Also included in the survey was a CRPS-specific validated patient-report questionnaire (Hamilton Inventory for CRPS: PR-HI-CRPS), which allowed participants to describe their specific symptoms and associated functional and psychosocial impacts, both previously (pretreatment baseline) and at the time of survey (posttreatment). Results: CRPS symptoms and related impacts were scored as significantly improved from baseline following treatment with prednisone. Likert scale results from survey responses related to patients' experiences and satisfaction with the virtual care process were analyzed; the majority of patients reported satisfaction with a virtual appointment for evaluation of CRPS, as well as with subsequent treatment decisions based on virtual assessment. Conclusions: This quality improvement study suggests that virtual care is a potential option for a patient-accepted approach to overcoming challenges with in-person care imposed by the COVID-19 pandemic and could help inform future considerations in addressing geographic and patient-specific disparities in access to specialist care for CRPS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».