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Enregistrement W4320507647 · doi:10.2196/42966

Patient Experiences With Virtual Care During the COVID-19 Pandemic: Phenomenological Focus Group Study

2023· article· en· W4320507647 sur OpenAlexaffvenueabout
Vernon Curran, Ann Hollett, Emily Peddle

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupThematic analysisHealth careVideoconferencingNursingQualitative researchPopulationPatient satisfactionPandemicPsychologyMedicineMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPolitical scienceSociologyComputer scienceMultimediaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual care has expanded during the COVID-19 pandemic and enabled greater access and continuity of care for many patients. From a patient-oriented research perspective, understanding the patient experience with virtual care appointments is an important first step in identifying ways to better support patient use and satisfaction. OBJECTIVE: The purpose of this qualitative study was (1) to explore patients' experiences and perspectives with the adoption and use of virtual care during COVID-19 in Newfoundland and Labrador, Canada, and (2) identify the education and informational needs of patients to inform future strategies for supporting patient use of virtual care. METHODS: Using a phenomenological approach, we conducted a focus group interview with a purposive sample of patient representatives representing a cross-section of the population of the province of Newfoundland and Labrador. Five patient representatives were recruited from the Newfoundland and Labrador Support Patient Advisory Council and participated in the focus group. The focus group was conducted in February 2022 via videoconferencing technology. Using thematic analysis, we identified several recurrent themes that described respondents' experiences with the use of virtual care during COVID-19, as well as their perceptions of education and informational needs to support more effective patient use of virtual care. RESULTS: Respondents felt that virtual care is a beneficial addition to the health care system, enabling greater convenience and access to health care services. Key barriers and challenges in adopting and using virtual care appear to primarily arise from patients' lack of knowledge, understanding, and familiarity with respect to virtual care. Cost, technological access, connectivity, and low digital literacy were challenges for some patients, particularly in rural communities and among older patient population. Patient education and support were critical and needed to be inclusive, easy to understand, and include information regarding privacy, security, consent, and the technology itself. The types of patient education experiences regarded as most helpful included peer support and knowledge sharing among patients themselves. CONCLUSIONS: Beyond the COVID-19 pandemic, virtual care will have a continuing role in enhancing the continuity of care for patients through more convenient access. The education and informational needs of patients are important considerations in promoting the adoption and use of virtual care. Key education and informational needs and strategies were identified to enable and empower patients with the knowledge, digital literacy skills, and support to effectively use virtual care.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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