P62 The benefits and limitations of telemedicine appointments for assessing children and young people with rheumatic conditions in Canada: A patient-led survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Background During the COVID-19 (coronavirus) pandemic, some healthcare provision shifted to remote, technology-assisted appointments (telemedicine). This study sought the views of parents/carers about telemedicine, identifying the benefits and limitations, to assist in improvement to future service provision. Description/Method An online survey was developed and shared via social media and direct contacts, targeted at parents of children with rheumatic and autoinflammatory conditions in Canada. Fieldwork took place during May 2021. Consent was provided during enrolment. Discussion/Results A total of 157 responses were received (78% female, median age 12). The primary diagnosis for the majority was Juvenile Idiopathic Arthritis (JIA; 39% polyarticular, 15% oligoarticular, 8% enthesitis-related JIA, 6% psoriatic, and 9% systemic). Respondents reported in-person appointments represent a considerable time burden (87% travel more than an hour to attend; 40% take a full day (or more) out of school to attend; 38% of parents take a full day off work). During the pandemic, the proportion having a telemedicine appointment increased from 5% to 82%. Table 1 shows the scores (1 worst, 5 best) given by parents about their telemedicine experience. Overall, most aspects scored positively (p<.05). However, parents felt telemedicine was not as good as in-person appointments (mean 2.66, 95% CI 2.42-2.90). Overall 61% said they would prefer the next appointment to be in-person, while 31% were amenable to some combination of in-person and virtual care. Key learning points/Conclusion There are advantages to telemedicine, notably saving time and making appointments accessible, and overall parents reported satisfaction with remote appointments. However, parents continue to report the value of in-person appointments.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».