Clinician satisfaction and experience using teleconsultation during the COVID-19 pandemic in Pakistan: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: During the pandemic of COVID-19, the sudden change in traditional health-care providing systems, clinicians experience some positive and negative aspects of the approach. This study evaluates the clinician's satisfaction and experience with the use of teleconsultation provided during the pandemic of novel coronavirus and their willingness to continue telehealth after the pandemic. Materials and Methods: A cross-sectional survey was conducted online during the peak pandemic of COVID-19 in Pakistan through Google Forms questionnaire from 115 health consultants on different disciplines and recruited through social media. The questionnaire contains 15 questions regarding clinician's satisfaction, quality of treatment, and intention to continue providing telehealth services after the pandemic. Descriptive and inferential statistics were obtained by analyzing the data using SPSS software version 20, USA. Results: One hundred and fifteen consultants, 28 males and 87 females participated in the study, in which 62% were found to have an average and 34% at a high level of satisfaction. The Kruskal–Wallis test showed a significant difference among different medical specialists in the continuation of telehealth services after the pandemic of COVID-19 (P = 0.003) and its recommendation to friends and family (P = 0.02) with high mean rank in endocrinologist and dermatologist. Conclusions: A great number of participants reported a good response for the continuation in telemedicine services in their daily routine even after the pandemic situation. However, there is an urgent need to find the solution for the difficulties and drawbacks faced by health-care providers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».