Patient and Clinician Experiences With the Combination of Virtual and In-Person Chronic Kidney Disease Care Since the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Following onset of the COVID-19 pandemic, chronic kidney disease (CKD) clinics in BC shifted from established methods of mostly in-person care delivery to virtual care (VC) and thereafter a hybrid of the two. Objectives: To determine strengths, weaknesses, quality-of-care delivery, and key considerations associated with VC usage to inform optimal way(s) of integrating virtual and traditional methods of care delivery in multidisciplinary kidney clinics. Design: Qualitative evaluation. Setting: British Columbia, Canada. Participants: Patients and health care providers associated with multidisciplinary kidney care clinics. Methods: Development and delivery of semi-structured interviews of patients and health care providers. Results: 11 patients and/or caregivers and 12 health care providers participated in the interviews. Participants reported mixed experiences with VC usage. All participants foresaw a future where both VC and in-person care was offered. A reported benefit of VC was convenience for patients. Challenges identified with VC included difficulty establishing new therapeutic relationships, and variable of abilities of both patients and health care providers to engage and communicate in a virtual format. Participants noted a preference for in-person care for more complex situations. Four themes were identified as considerations when selecting between in-person and VC: person's nonmedical context, support available, clinical parameters and tasks to be completed, and clinic operations. Participants indicated that visit modality selection is an individualized and ongoing process involving the patient and their preferences which may change over time. Health care provider participants noted that new workflow challenges were created when using both VC and in-person care in the same clinic session. Limitations: Limited sample size in the setting of one-on-one interviews and use of convenience sampling which may result in missing perspectives, including those already facing challenges accessing care who could potentially be most disadvantaged by implementation of VC. Conclusions: A list of key considerations, aligned with quality care delivery was identified for health care providers and programs to consider as they continue to utilize VC and refine how best to use different visit modalities in different patient and clinical situations. Further work will be needed to validate these findings and evaluate clinical outcomes with the combination of virtual and traditional modes of care delivery. Trial registration: Not registered.
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 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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».