Innovative virtual care delivery in a Canadian paediatric tertiary-care centre
Notice bibliographique
Résumé
Health care systems and providers have rapidly adapted to virtual care delivery during this unprecedented time. Clinical programs initiated a variety of virtual care delivery models to maintain access to care, preserve personal protective equipment, and minimize infectious disease spread. Herein, we first describe the context within paediatric health delivery during the COVID-19 pandemic in Canada that fueled the rise of virtual care delivery. We then summarize the development, implementation, and beneficial impact of the innovative virtual care delivery programs currently in use at Children's Hospital of Eastern Ontario (CHEO) for both inpatient and outpatient care, specifically in our ambulatory clinics, emergency department, and mental health program. We highlight the transferable unique ways CHEO has integrated virtual care delivery through our governance structure, stakeholder engagement including patient, caregivers and health care providers and staff, development, and use of eHealth tools and novel approaches for patient care requiring physical assessment. We conclude with our vision for the future of virtual care, one component of paediatric care delivery in the post-COVID-19 era, which requires a common framework for virtual care evaluation. Importantly, rapid implementation of a primarily virtual care model at CHEO sustained high volume quality paediatric care. We believe many of these programs should and will remain in the post-pandemic era. A comprehensive, unified approach to evaluation is essential to yield meaningful results that inform sustainable care delivery models that integrate virtual care, and ultimately help ensure the best health outcomes for our patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».