Readiness for Telemedical Services in Patients With Cardiovascular Diseases: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telemedicine solutions, especially in the face of epidemiological emergencies such as the COVID-19 pandemic, played an important role in the remote communication between patients and medical providers. However, the implementation of modern technologies should rely on patients' readiness toward new services to enable effective cooperation with the physician. Thus, successful application of patient-centric telehealth services requires an in-depth analysis of users' expectations. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate factors determining readiness for using telehealth solutions among patients with cardiovascular diseases. METHODS: We conducted a cross-sectional study based on an investigator-designed, validated questionnaire that included 19 items (demographics, health status, medical history, previous health care experience, expected telehealth functionalities, and preferred remote communication methods). Multivariate logistic regression was applied to assess the relationship between readiness and their determinants. RESULTS: Of the 249 respondents, 83.9% (n=209) consented to the use of telemedicine to contact a cardiologist. The nonacceptance of using telemedicine was 2 times more frequent in rural dwellers (odds ratio [OR] 2.411, 95% CI 1.003-5.796) and patients without access to the internet (OR 2.432, 95% CI 1.022-5.786). In comparison to participants living in rural areas, city dwellers demonstrated a higher willingness to use telemedicine, including following solutions: issuing e-prescriptions (19/31, 61.3% vs 141/177, 79.7%; P=.02); alarming at the deterioration of health (18/31, 58.1% vs 135/177, 76.3%; P=.03); and arranging or canceling medical visits (16/31, 51.6% vs 126/176, 71.6%; P=.03). Contact by mobile phone was preferred by younger patients (OR 2.256, 95% CI 1.058-4.814), whereas older patients and individuals who had no previous difficulties in accessing physicians preferred landline phone communication. CONCLUSIONS: During a nonpandemic state, 83.9% of patients with cardiovascular diseases declared readiness to use telemedicine solutions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».