Use of Virtual Care Strategies to Join Multidisciplinary Teams Evaluating Work-Related Injuries in Rural Residents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rural injured workers requiring multidisciplinary assessments for musculoskeletal disorders face health access disparities, which include travel to urban centers. Virtual care can enhance access to multidisciplinary team care for musculoskeletal conditions in rural areas. Materials and Methods: A retrospective chart audit of 136 multidisciplinary assessment reports of injured workers was conducted. Comprehensive management recommendations from the health care assessment team were extracted for analysis. The health care team used virtual technologies to join with patients and at least one local rural health practitioner in one of three locations. Remote presence robotics (RPR; Xpress Technology™) or laptop-based telehealth was used to complete the assessments. Results: RPR were used in 46% of assessments over two sites, with 54% using laptop-based telehealth at a third site. Frequencies of team members' assessment using technologies were as follows: physical therapist (100%), psychologist (78%), plastic surgeon (8%), and physician (43%). Spine (42%) and shoulder (32%) disorders were the most common problems. Most workers (79%) were 3 or more months postinjury. The most common management recommendation was the need for daily comprehensive rehabilitation care (76%). Travel time was saved by 89% of participants. Conclusions: Virtual care was used to unite multidisciplinary assessment teams for the evaluation of injured rural workers with complex musculoskeletal injuries. Future research recommendations include comparing between virtual and fully in-person multidisciplinary assessment and recommendation findings, and evaluation of patient and practitioner experiences with comprehensive virtual team assessments.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».