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Enregistrement W4281790935 · doi:10.21203/rs.3.rs-1746536/v1

The evolution of a pediatric virtual care evaluation framework

2022· preprint· en· W4281790935 sur OpenAlexafffund
Catherine Dulude, Stephanie Sutherland, Shelley Vanderhout, Jim King, Caroline Zuijdwijk, Nathalie Major, Tobey Audcent, Heather Howley, Paula Cloutier, Melanie Buba, Raagini Jain, Justyna Litwinska, Leanne Findlay, Claudia Malic, Karen Macaulay, Kasey Parker, Christine Kouri, Ellen B. Goldbloom

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCHEO Research InstituteChildren's Hospital of Eastern Ontario Foundation
Mots-clésMultidisciplinary approachHealth careMedical educationKnowledge managementNursingComputer sciencePsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The use of virtual care has increased dramatically in response to the COVID-19 pandemic, yet evidence is lacking regarding the impact of virtual care on patient outcomes, particularly in pediatrics. A standardized evaluation approach is required to support the integration of virtual care into pediatric health care delivery programs. The objective of this work was to develop a comprehensive and structured framework for pediatric virtual care evaluation. This framework is intended to engage and guide care providers, health centres, and stakeholders towards the development of a standardized approach to the evaluation of pediatric virtual care. Methods We brought together a diverse multidisciplinary team, including pediatric clinicians, researchers, digital health leads and analysts, program leaders, a human factors engineer, a family advisor and our manager of health equity and diversity. The team reviewed the literature, including published evaluation frameworks, and used a consensus-based method to develop a virtual care evaluation framework applicable to a broad spectrum of pediatric virtual care programs. We iteratively developed framework components including domains and sub-domains, examples of evaluation questions, measures, and data sources. Team members provided feedback on all components of the framework until consensus was reached. The framework was then applied to an existing virtual care program. Results The resulting framework includes four domains (health outcomes, health delivery, individual experience, and program implementation) and 19 sub-domains designed to support the development and evaluation of pediatric virtual care programs. We also developed guidance on how to use the framework and illustrate its utility by applying it to an existing pediatric virtual care program. Conclusions This virtual care evaluation framework expands on previously developed frameworks by providing additional detail and a structure that supports practical application. It can be used to evaluate a wide range of pediatric virtual care programs in a standardized manner. Use of this comprehensive yet easy to use evaluation framework will inform appropriate implementation and integration of virtual care into routine practice and support its sustainability and continuous improvement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,340
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3400,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0170,008
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0170,016
Science ouverte0,0090,014
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,396 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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