Telehealth Satisfaction in Patients Receiving Virtual Atrial Fibrillation Care: Quantitative Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealth can optimize access to specialty care for patients with atrial fibrillation (AF). Virtual AF care, however, may not fit with the complex needs of patients with AF. OBJECTIVE: This study aims to explore the correlation among attitudes toward health care technologies, self-efficacy, and telehealth satisfaction as part of the future planning of virtual AF clinic care. METHODS: Patients with AF older than 18 years from an urban-based, highly specialized AF clinic who had an upcoming telehealth visit were invited to participate in a web-based survey. The survey asked about demographic characteristics; use of technology; general, computer, and health care technology self-efficacy (HTSE) and health care technology attitudes, using a validated 30-item tool; and telehealth satisfaction questionnaire using a validated 14-item questionnaire. Data were analyzed with descriptive statistics, correlational analyses, and linear regression modeling. RESULTS: Participants (n=195 of 579 invited, for a 34% response rate) were primarily older, male, and White, had postsecondary schooling or more, and had high self-reported overall and mental health ratings. A variety of technologies were used in their daily lives and for health care, with the majority of technologies comprising desktop and laptop computers, smartphones, and tablets. Self-efficacy and telehealth satisfaction questionnaire scores were high overall, with male participants having higher general self-efficacy, computer self-efficacy, HTSE, and technology attitude scores. After controlling for age and sex, only HTSE was significantly related to individuals' attitudes toward health care technology. Both general self-efficacy and attitude toward health care technology were positively related to telehealth satisfaction. CONCLUSIONS: Consistent with a previous study, only HTSE significantly influenced attitudes toward health care technology. This finding confirms that, in this regard, self-efficacy is not a general perception but is domain specific. Considering participants' predominant use of the telephone for virtual care, it follows that general self-efficacy and attitude toward health care technology were significant contributors to telehealth satisfaction. Given our patients' frequent use of technology and high computer self-efficacy and HTSE scores, the use of video for telehealth appointments could be supported.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».