Video Consultations in General Practice: Tendencies and Lessons Learned From the First COVID-19 Lockdown Period
Notice bibliographique
Résumé
Background Video consultation was urgently introduced in general practice in connection with the COVID-19 pandemic, where a rapid implementation ensured patients’ continued access to their general practitioner (GP). With the Danish lockdown in March 2020, the use of video consultations in general practice increased drastically and then declined significantly shortly after as society gradually reopened. Today, only a small proportion of the total number of consultations in general practice is made up of video consultations, and there is great variation in the scope and use of video consultation among GPs and practice staff. Objective The aim of this paper is to present research findings from a qualitative, interdisciplinary project, investigating GP and patient experiences with video consultations during the first lockdown period in 2020, which might help explain the abovementioned tendencies in relation to scope and implementation variances. Methods The data corpus includes data generated through semistructured interviews with 27 patients and 15 GPs, as well as 8 video recordings of video consultations between GP and patient. Results The patients reported positive experiences with consulting their GP through video, valuing increased convenience and spatial flexibility and wishing for future use of video consultation as either a supplement or an alternative to physical consultation. Video consultation furthermore presented a new communicative context in which both patients and GPs enacted distinct forms of technologically facilitated participation. Conclusions To further the best use of video consultation in future general practice, organizational and individual factors such as renumeration, task delegation, time pressure, and professional identity need to be considered.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».