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Enregistrement W4281738512 · doi:10.3171/2022.3.focus2242

Barriers and facilitators in the implementation of a telemedicine-based outpatient brain tumor surgery program

2022· article· en· W4281738512 sur OpenAlexaff
Carla Mora, Isabel Sampedro, Angelina Rodríguez-Caballero, Rubén Martín‐Láez, Marta Ortega-Roldán, Lashmi Venkatraghavan, Manuel Francisco Fernández-Miera, Mar Varea, Marcos Pajarón-Guerrero, Jesús Esteban‐Hernández, Blanca Moreno, Asunción Manzano, I. Solera Ruiz, Juan Martino, Gelareh Zadeh, Mark Bernstein, Carlos Velásquez

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstituto de Investigación Marqués de Valdecilla
Mots-clésTelemedicineMedicineProtocol (science)Health careContext (archaeology)NeurosurgeryResistance (ecology)NursingMedical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Despite growing evidence on the benefits of outpatient oncological neurosurgery (OON), it is only performed in a few specialized centers and there are no previous descriptions of established OON programs in Europe. Moreover, increasing application of telemedicine strategies, especially after the start of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, is drastically changing neurosurgical management, particularly in the case of vulnerable populations such as neuro-oncological patients. In this context, the authors implemented an OON program in their hospital with telematic follow-up. Herein, they describe the protocol and qualitatively analyze the barriers and facilitators of the development process. METHODS: An OON program was developed through the following steps: assessment of hospital needs, specific OON training, multidisciplinary team organization, and OON protocol design. In addition, the implementation phase included training sessions, a pilot study, and continuous improvement sessions. Finally, barriers and facilitators of the protocol's implementation were identified from the feedback of all participants. RESULTS: An OON protocol was successfully designed and implemented for resection or biopsy of supratentorial lesions up to 3 cm in diameter. The protocol included the patient's admission to the day surgery unit, noninvasive anesthetic monitoring, same-day discharge, and admission to the hospital-at-home (HaH) unit for telematic and on-site postoperative care. After a pilot study including 10 procedures in 9 patients, the main barriers identified were healthcare provider resistance to change, lack of experience in outpatient neurosurgery, patient reluctance, and limitations in the recruitment of patients. Key facilitators of the process were the patient education program, the multidisciplinary team approach, and the HaH-based telematic postoperative care. CONCLUSIONS: Initiating an OON program with telematic follow-up in a European clinical setting is feasible. Nevertheless, it poses several barriers that can be overcome by identifying and maximizing key facilitators of the process. Among them, patient education, a multidisciplinary team approach, and HaH-based postoperative care were crucial to the success of the program. Future studies should investigate the cost-effectiveness of telemedicine to assess potential cost savings, from reduced travel and wait times, and the impact on patient satisfaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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