Geriatric care physicians’ perspectives on providing virtual care: a reflexive thematic synthesis of their online survey responses from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, telemedicine was widely implemented to minimise viral spread. However, its use in the older adult patient population was not well understood. OBJECTIVE: To understand the perspectives of geriatric care providers on using telemedicine with older adults through telephone, videoconferencing and eConsults. DESIGN: Qualitative online survey study. SETTING AND PARTICIPANTS: We recruited geriatric care physicians, defined as those certified in Geriatric Medicine, Care of the Elderly (family physicians with enhanced skills training) or who were the most responsible physician in a long-term care home, in Ontario, Canada between 22 December 2020 and 30 April 2021. METHODS: We collected participants' perspectives on using telemedicine with older adults in their practice using an online survey. Two researchers jointly analysed free-text responses using the 6-phase reflexive thematic analysis. RESULTS: We recruited 29 participants. Participants identified difficulty using technology, patient sensory impairment, lack of hospital support and pre-existing high patient volumes as barriers against using telemedicine, whereas the presence of a caregiver and administrative support were facilitators. Perceived benefits of telemedicine included improved time efficiency, reduced travel, and provision of visual information through videoconferencing. Ultimately, participants felt telemedicine served various purposes in geriatric care, including improving accessibility of care, providing follow-up and obtaining collateral history. Main limitations are the absence of, or incomplete physical exams and cognitive testing. CONCLUSIONS: Geriatric care physicians identify a role for virtual care in their practice but acknowledge its limitations. Further work is required to ensure equitable access to virtual care for older adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».