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Enregistrement W4387504155 · doi:10.1136/bmjoq-2022-002235

Successful implementation of virtual care to overcome the challenges of managing gestational diabetes during the COVID-19 pandemic: a quality improvement project

2023· article· en· W4387504155 sur OpenAlexafffund
Reena Khurana, Jeffery Tong, Jason Burrows, Sara Stafford, Avash Singh, Akshay Jain, Naomi Severin, Jagoda Kissock, Serena Pisani, Janice Eng

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSurrey Memorial HospitalFraser HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDoctors of BC
Mots-clésMedicineGestational diabetesReferralPregnancyPandemicPrenatal careObstetricsDiabetes mellitusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineGestationPopulationDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the start of the COVID-19 pandemic, the Jim Pattison Diabetes and Pregnancy (JP DAP) clinic quickly switched from in-person to virtual care for patients with gestational diabetes (GDM) to reduce the risk of viral transmission. Poor glycaemic control in pregnancies increases the risk of maternal-fetal complications and thus women with GDM require education, frequent follow-up and treatment to reduce these risks. Delays in care could potentially result in increased maternal-fetal complications. We conducted a prospective, single-centre quality improvement (QI) study of women with GDM who attended the JP DAP clinic and delivered between 1 September 2019 and 31 March 2021. 2123 singleton pregnancies between 1 September 2019 and 31 March 2021 with GDM were analysed for this study. The time of referral to see the endocrinologist was lower than baseline in the first wave but rose significantly in the second wave. No-shows for appointments increased in the first wave but were lower than baseline after the implementation of time slots. There was no special cause variation for maternal-fetal complications pre pandemic, first wave or during the second wave. A patient satisfaction survey reported that 93% of respondents strongly agreed or agreed with the statement 'I was satisfied with the care provided to me over the telephone appointments'. The GDM education package, online educational videos in Hindi and English and the glucometer smartphone application helped to maintain the time of referral to first endocrinologist appointment in the first wave and therefore were considered an effective substitute for in-person education. Despite the delays in care seen in the second wave, there was no increase in maternal-fetal complications. Our clinic plans to continue using virtual tools for the foreseeable future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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