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Enregistrement W4317911198 · doi:10.3389/fdgth.2022.970112

Virtual care and COVID-19: A survey study of adoption, satisfaction and continuing education preferences of healthcare providers in Newfoundland and Labrador, Canada

2023· article· en· W4317911198 sur OpenAlexaffabout
Vernon Curran, Ann Hollett, Emily Peddle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Digital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideoconferencingHealth careThematic analysisPhoneNursingTelemedicineWork (physics)Quality (philosophy)PsychologyMedical educationMedicineQualitative researchMultimediaComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Virtual care has expanded during COVID-19 and enabled continued access to healthcare services. For many healthcare providers, the adoption of virtual care has been a new experience in the provision of healthcare services. The purpose of this survey study was to explore healthcare providers' experiences with virtual care during COVID-19. Methods: A web-based survey-questionnaire was developed by applying Rogers' theory of diffusion of innovation and distributed to healthcare providers (physicians, nurses and allied health professionals) in Newfoundland and Labrador, Canada to explore virtual care experiences, satisfaction and continuing professional development (CPD) needs. Analyses included descriptive statistics and thematic analysis of survey responses. Results: = 432) indicated they were currently offering virtual care and a majority (68.9%) reported it has improved their work experience. Telephone appointments were preferred over videoconferencing by respondents, with key challenges including the inability to conduct a physical exam, patients' cell phone services being unreliable and patients knowing how to use videoconferencing. Majority of respondents (57.5%) reported quality of care by telephone was lower than in-person, whereas quality of care by videoconferencing was equivalent to in-person. Main benefits of virtual care included increased patient access, ability to work from home, and reduction in no-show appointments. Key supports for adopting virtual care included in-house organizational supports (e.g., technical support staff), local colleague support, and technology training. Important topics for virtual care CPD included complying with regulatory standards/rules, understanding privacy or ethical boundaries, and developing competency and digital professionalism while engaging in virtual care. Discussion: Beyond the COVID-19 pandemic, virtual care will have a continuing role in enhancing continuity of care through access that is more convenient. Survey findings reveal a number of opportunities for supporting healthcare providers in use of virtual care, including CPD, guidelines and resources to support adaptation to virtual care provision (e.g., virtual examinations/assessments), as well as patient educational support.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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