P.126 Enhancing patient understanding of spinal conditions through advanced imaging platforms
Notice bibliographique
Résumé
Background: In spite of the shift towards “personalized medicine,” ambulatory medicine lags behind the cutting edge technology employed in non-medical fields to convey information in unique ways to enhance customer interactions. Furthermore, the complex nature of neurosurgical concepts can be difficult to convey within the confines of a short outpatient visit. These factors, coupled with potentially long wait times, can limit a patient’s engagement in the treatment process. We propose that application of advanced video platforms will empower patients to feel that neurosurgical concepts are accessible and understandable and enable the face-to-face time with the physician to begin at a more sophisticated level, ultimately improving patient engagment. Methods: 3D modeling, animation, and video game design were used in conjuction with tablet computers and VR headsets to create a video-driven “choose-your-own-adventure style patient experience” with initial use during waiting times prior to face-to-face interaction with the neurosurgery providers. Results: 3D modeling, animation, and virtual reality were successfully implemented in the Northwestern Medicine neurosurgery clinic with positive impact on patient engagement, including preliminary improvements in multiple patient satisfaction/”Likelihood to Recommend” scores. Conclusions: Advanced imaging platforms, including 3D modeling, animation, and virtual reality show great promise in improving patient engagement, patient retention, and “Likelihood to Recommend” scores.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».