UTILIZATION OF VIRTUAL CARE IN POSTOPERATIVE TOTAL KNEE ARTHROPLASTY: ASSESSMENT OF OUTCOME AND PATIENT CHALLENGES
Notice bibliographique
Résumé
Virtual physiotherapy has been provided to hundreds of patients at the Holland Centre during the COVID pandemic. As we plan for virtual care to be one part of our care delivery we want to evaluate it and ensure the care delivery is safe and effective. The objectives of this project was two-fold: 1) to examine the outcome of virtual physiotherapy and/ or a hybrid of virtual and in-person care in patients who received post-operative treatment following total knee replacement at the Holland Centre, 2) to explore the challenges of virtual care participation in the joint replacement population. Patients who received either virtual care or a combination of in-person and virtual care (hybrid model) based on the patients’ needs were included. Patient-related outcomes were the Patient Specific Functional Scale (PSFS) and pain scale. Flexion and extension range of motion were measured before and after treatment. A modified Primary Care Patient Experience Virtual Care Survey was used to examine barriers for virtual care. Sixty patients, mean age 68(8), ranging between 45-83 years, 34(57%) females, who received either virtual care or a combination of in-person and virtual care based on the patients’ needs were included. Patients showed improvement in the PSFS and pain scores (p<0.0001). Flexion (p<0.0001) and extension (p=0.02) improved at a statistically significant level. A separate sample (N=54) (age range 50-85 years) completed the patient experience survey. A well-designed post-operative virtual physiotherapy program, initially implemented to maintain continuity of care during the pandemic, continues to be an important part of our model of care as we normalize our activities. Clear understanding of barriers to virtual care and mitigation strategies will help us create virtual care standards, meet our patient needs, optimize our care delivery and potentially increase the use of virtual rehab in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».