Patient and Physician Assessments of Clinical Status
Notice bibliographique
Résumé
Background The SARS-CoV-2 pandemic necessitated novel health care delivery for patients with interstitial lung disease (ILD), including reduced in-person appointments and physiologic testing to minimize transmission. Clinicians often have been required to rely on patients' subjective assessments of their clinical status during phone follow-up appointments. It is unknown how accurate a patient's self-assessment is compared with that of their physician during an in-person evaluation. Research Question Are patients' self-assessments of their clinical status in agreement with their physicians' assessments, and are telemedicine vs in-person visits acceptable? Study Design and Methods Patients were enrolled prospectively from the University of Calgary ILD clinic. Participants were asked by phone before the in-person appointment and after the appointment to rate their clinical status on a five-point Likert scale. Physicians then rated the patient's clinical status after the appointment on a similar five-point Likert scale, masked to patient responses. Patients and physicians were asked if an in-person appointment was necessary or if telemedicine would have sufficed. Clinical variables associated with physician assessments were assessed. Results Fifty patients with mean age of 67 ± 11.8 years participated. Mean time since last follow-up was 5.0 ± 3.0 months. No correlation was found between the preclinical patient self-assessment and postclinical physician assessment ( P = .18; κ = 0.28). Correlation of postclinical assessment was statistically significant ( P < .001), with moderate agreement (κ = 0.49). Physicians thought telephone visits were acceptable for 58% of appointments, whereas only 12% of patients preferred telephone visits. Physician's assessment of clinical status seemed to be driven by change in diffusion capacity of the lungs for carbon monoxide ( P = .039). Interpretation Telemedicine may improve access to care for patients during pandemic management, in rural communities, and for those with impaired mobility. Despite these benefits, our data support that patients and physicians may not agree on determination of clinical status and that patients generally prefer in-person patient-physician interactions.
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 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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».