Improving Access to Cardiovascular Care Through Telehealth: A Single-Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Historically, access to healthcare has been a serious shortcoming of our healthcare system. Approximately 14.5% of US adults lack readily available access to health care and this has been worsened by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. There are limited data on the use of telehealth in cardiology. We share our single-center experience in improving access to care via telehealth at the University of Florida, Jacksonville cardiology fellows' clinic. Methods: Demographic and social variables were collected 6 months before and 6 months after the initiation of telehealth services. The effect of telehealth was determined via Chi-square and multiple logistic regression while controlling for demographic covariates. Results: We analyzed 3,316 cardiac clinic appointments over 1 year. Of these, 1,569 and 1,747 were before and after the start of telehealth, respectively. Fifteen percent (272 clinical encounters) out of the 1,747 clinic visits during the post-telehealth era were through telehealth, completed via audio or video consultation. Overall, there was a 7.2 % increase in attendance after the implementation of telehealth (P value < 0.001). Patients who attended their scheduled follow-up had significantly greater odds of being in the post-telehealth group while controlling for marital status and insurance type (odds ratio (OR): 1.31, 95% confidence interval (CI): 1.07 - 1.62). Patients who attended had higher odds of having City-Contract insurance - an institution-specific indigenous care plan (OR: 3.51, 95% CI: 1.79 - 6.87) compared to private insurance. Patients who attended also had higher odds of being previously married (OR: 1.34, 95% CI: 1.05 - 1.70) or married/dating (OR: 1.39, 95% CI: 1.05 - 1.82) compared to patients who were single. Surprisingly, telehealth did not lead to an increase in the use of Mychart, our electronic patient portal (P value = 0.55). Conclusions: Telehealth enhanced patients' access to care by improving appointment show-rate in a cardiology fellows' clinic during the COVID-19 pandemic. Telehealth as a resource adjunct to traditional care in cardiology fellows' clinic should be further explored.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».