Assessment of the Efficiency of Virtual Clinics in Hail Hospitals, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Virtual clinics have emerged as a viable alternative to traditional face-to-face medical consultations, particularly during the COVID-19 pandemic. This study aims to evaluate the efficiency of virtual clinics by examining the satisfaction of patients and healthcare providers and their opinions of the virtual clinic service. Method: Data were collected using two separate questionnaires—one distributed to patients and the other to healthcare providers, between January 2023 and October 2023. Results: The analysis revealed that patients, regardless of their demographics, preferred virtual clinics due to reduced waiting times (43.9%), easy access to healthcare professionals (36.7%), and the convenience of receiving medical advice from home (19.8%). Healthcare providers also favoured virtual clinics as they reduced workloads and improved accessibility to health services. However, concerns were identified regarding the limitations of telemedicine in conducting physical examinations and technological barriers for physicians and patients. Conclusion: Based on the findings, it is recommended that healthcare providers and patients be encouraged to maximise the use of telemedicine services. Efforts should be made to address barriers, such as technological challenges, and to ensure that appropriate measures are taken to overcome limitations related to physical examinations. By embracing virtual clinics and removing barriers, healthcare delivery can be improved, leading to increased patient satisfaction and reduced provider workload.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».