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Enregistrement W4296341984 · doi:10.1097/01.tp.0000889676.27349.02

P16.17: Analyzing the Impact of the COVID-19 Pandemic on Communication and Education Strategies Across Transplant Programs in Canada

2022· article· en· W4296341984 sur OpenAlexaffabout
Shaifali Sandal, Elie Fadel, Michaël Gagnon, Emilie Trinh, Andrea Herrera‐Gayol, Marcelo Cantarovich

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicDelphi methodFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical educationNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Effective communication and education strategies have been identified as key to increasing access to transplantation. The COVID-19 pandemic paradoxically accelerated the need to adopt virtual approaches. We aimed to compare communication and education strategies of Canadian transplant programs prepandemic and after March 2020 in order to develop a consensus on whether the pandemic led to better strategies. Methods: We utilized the Delphi survey technique. First, via informal interviews and conversations, we created a short survey that was conducted from April to May 2019. Subsequently, we sent the same survey to the same participants from July to October 2021 but with the addition of two questions with the specific objective of determining whether the pandemic led to adopting better strategies; a priori consensus was defined as 75% of the participants agreeing/strongly agreeing or disagreeing with these statements. Links to both surveys were sent electronically, and participants were transplant physicians or surgeons in a leadership position at 60 solid organ transplant programs in Canada (20 pediatric and 40 adult). Results: The response rate for the first survey was 98.3% and for the second survey was 86.7%. As shown in Table 1, although the proportion of participants who selected videoconference as a communication strategy with community specialists, primary care providers, and patients increased substantially, the top choices remained clinic notes and in-person visits. However, there was a substantial decline in education strategies being used to educate community specialists, primary care providers, and particularly patients. Only 54% of participants agreed/strongly agreed with the statement “we developed better communication strategies during the pandemic” while 19.2% disagreed/strongly disagreed. Notably, 32.7% agreed/strongly agreed with the statement “we developed better education strategies during the pandemic” while 25.0% disagreed/strongly disagreed. Discussion: Many transplant programs used traditional methods to communicate and educate patients, primary care providers, and community specialists prior to the pandemic. The COVID-19 pandemic did not lead to improvements in communication strategies and may have worsened education strategies in use by transplant programs. Despite the digitalization of several sectors, health care may lag in adopting effective virtual or telecommunication in clinical practice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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