Telemedicine visits requiring follow-up in-person visits at an urban academic family medicine centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the onset of the COVID-19 pandemic, telemedicine was rapidly implemented in care settings globally. To understand what factors affect the successful completion of telemedicine visits in our urban, academic family medicine clinic setting, we analysed telemedicine visits carried out during the pandemic. METHODS: We conducted a retrospective chart review of telemedicine visits from 2 clinical units within a family medicine centre. To investigate the association between incomplete visits and various factors (age, gender, presenting complaints, physician level of training [resident or staff] and patient-physician relational continuity), we performed a multivariable logistic regression on data from August 2020, February 2021, and May 2021. An incomplete visit is one that requires a follow-up in-person visit with a physician within 3 days. RESULTS: Of the 2,138 telemedicine patient visits we investigated, 9.6% were incomplete. Patients presenting with lumps and bumps (OR: 3.84, 95% CI: 1.44, 10.5), as well as those seen by resident physicians (OR: 1.77, 95% CI: 1.22, 2.56) had increased odds of incomplete visits. Telemedicine visits at the family medicine clinic (Site A) with registered patients had lower odds of incomplete visits (OR: 0.24, 95% CI: 0.15, 0.39) than those at the community clinic (Site B), which provides urgent/episodic care with no associated relational continuity between patients and physicians. CONCLUSION: In our urban clinical setting, only a small minority of telemedicine visits required an in-person follow-up visit. This information may be useful in guiding approaches to triaging patients to telemedicine or standard in-person care.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».