Comparison of Diagnostic Accuracy of Virtual Assessments vs In-Clinic Assessment in the Foot & Ankle Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Category: Basic Sciences/Biologics; Other Introduction/Purpose: Remote video consultations between clinicians and patients have been increasing in popularity3, and while there is a universal consensus that virtual assessments play an integral role in delivering health care to remote locations there has not been any longitudinal investigations into the diagnostic accuracy between virtual consultations and that of in-clinic assessments. Accordingly, our study aims to validate the diagnostic acuity of virtual consultation of patients in comparison to in- clinic assessments along with assessing the satisfaction that patients have experienced with their virtual assessments. Methods: The Foot & Ankle clinic at Toronto Western Hospital prospectively collected data via virtual video assessment of patients from March 2020 till April 2021. We retrospectively analyzed the diagnoses of virtual assessments vs. in-clinic assessments and whether there was a change in diagnosis from these visits. 582 patients were assessed via virtual video consultations of which we used the University Health Network Electronic Patient Records to compare the diagnoses documented in the consultation notes done virtually & the in-clinic notes. Along with this the satisfaction scores were populated for the 192 patients who answered the questionnaire. Satisfaction scores were weighted 0-5, of which 0 represented 'Not At All' and 5 represented 'Definitely'. Results: Analysis of the 582 virtual video consults resulted in 30% of those patients who required in-clinic examination. Assessing these patients, we found a diagnostic accuracy of 95%, with most of the virtual assessments having an appropriate diagnosis. We did nonetheless find that 10% of patients assessed in-clinic demonstrated additional pathology in conjunction with the pathology diagnosed virtually. Assessment of the satisfaction scores demonstrated that 78.6% of patients were satisfied (4/5 & 5/5) with the virtual assessment and 8.34% were not satisfied (1/5 & 0/5). Conclusion: Our study demonstrates that high diagnostic accuracy is attainable through virtual video assessments, thus making it an integral tool for delivery of health care to patients at a time when the COVID-19 pandemic has created significant barriers. Given the constraints placed on our health care systems, this study also demonstrates that patients are satisfied with the virtual assessments conducted through the OTN system. [GT1] Additionally, the implications of such a tool provides benefits to reducing costs to health care systems and to patients who live in remote locations.
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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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».