Training for virtual care: What do the experts think?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Virtual care has expanded during COVID-19 and enabled continued access to healthcare services. As with the introduction of any new technology in healthcare delivery, the preparation of healthcare providers for adopting and using such systems is imperative. The purpose of this qualitative study was to explore experts' ascribed opinions on healthcare providers' continuing professional development (CPD) needs in virtual care. Methods: Semistructured interviews were conducted with a purposive sample of key informants representing Canadian provincial and national organizations with expertise in virtual care delivery. Results: Three main areas of knowledge, skills, and abilities that would be most helpful for healthcare providers in preparing to adopt and use virtual care were identified. The use of technology necessitates knowledge of how to integrate technology and virtual care in the practice workflow. This includes knowing how to use the technology and the privacy and security of the technology. Providers need to be able to adapt their clinical skills to virtual care and build rapport through good communication with patients. Virtual care is not appropriate for all visits, therefore providers need to understand when an in-person visit is necessary with respect to the nature of the appointment, as well as contextual factors for individual patients. Finally, providers need to adapt their examination skills to 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. Key informants identified barriers and challenges in adopting and using virtual care effectively, fundamental knowledge, skills and/or abilities required, and important topics and/or educational experiences to guide CPD program development on virtual care for healthcare 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 | 0,020 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».