A Prioritized Patient-Centered Research Agenda to Reduce Disparities in Telehealth Uptake: Results from a National Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We hosted a national consensus conference with a diverse group of stakeholders to develop a patient-centered research agenda focused on reducing disparities in telehealth use. Methods: = 8). Results: = 8). The top question identified by both groups focused on patient and family perspectives on important barriers to telehealth use. The entire group voting identified telehealth's impact on patient outcomes as the next most important questions, while the patient-only group identified trust-related considerations and cultural factors impacting telehealth use as next priorities. Conclusions: This project involved extensive patient and stakeholder engagement. While voting varied between patients only and the entire group of conference attendees, top identified priorities included patient and family perspectives on important barriers to telehealth, trust and cultural barriers and facilitators to telehealth, and assessment of telehealth's impact on patient outcomes. This research agenda can inform design of future research focused on addressing disparities in telehealth use.
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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 | 0,402 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».