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Enregistrement W4294486566 · doi:10.1136/gutjnl-2022-iddf.179

IDDF2022-ABS-0110 Cuagain: providing care in the covid era, a randomized trial of video assisted virtual, in-person, telephone appointments in gastroenterology patients

2022· article· en· W4294486566 sur OpenAlexaff
Ciarán Galts, Dustin Loomes, Kia Cade, Braden D. Siempelkamp

Notice bibliographique

RevueClinical Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensIsland HealthUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineRandomized controlled trialMultimediaComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background COVID-19 spurred a dramatic shift from in-person patient visits toward virtual care. To date, there are no prospective studies randomizing patients to different styles of appointment and assessing their perspectives on the type of visit. We aimed to identify preferred styles of appointments across various patient factors to inform decisions regarding the optimal appointment style for patients. Methods We randomized Inflammatory Bowel Disease (IBD) patients’ follow-up appointments to either in-person, telehealth (video+audio), or telephone and subsequent appointments to the alternate appointment types in a single-centre study. Participants completed surveys after each appointment style to minimize bias. We collected anthropometric data and analyzed average scores assessing for potential associations. We used standard regression analyses and T-scores for the assessment of statistical significance. Results Fifty-two surveys were completed, 20 in-person, 17 telephones, and 15 telehealth, for a total of 56 participants (more data to come). The average age was 45.0 ±16yrs and 59% were female. The overall patient score by appointment type (out of ten) was 9.2 ±0.7 for in-person, 8.3 ±1.4 for telephone, and 7.3 ±2.4 for telehealth (IDDF2022-ABS-0110 Figure 1. Ratings of key elements by appointment type). The percentage of patients who would have preferred an alternate appointment style was 25.0% for in-person, 52.9% for telephone, and 33.0% for telehealth (IDDF2022-ABS-0110 Figure 2. Appointment preferences and requirements). The highest-rated factors for preference for an in-person appointment were optimal communication and interaction with the care provider (86.4%) (IDDF2022-ABS-0110 Figure 3. Factors contributing to preferred appointment type). Among participants who would have preferred telehealth appointments 62.5%, and 37.5% cited time savings and cost savings as reasons respectively, and 60.0% and 33.3% for the same reasons for telephone-based appointments. In-person appointments were associated with a higher cost and longer time commitment. Conclusions In our study randomizing IBD patients to telehealth, telephone or in-person visits, it is clear that all appointment styles have their merits. Despite the increased cost and time commitment, there was a trend toward the preference for in-person appointments, though not statistically significant. As we shift away from in-person patient visits, we suggest that providers should consider patient preferences in choosing a style of appointment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2022
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