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Enregistrement W4391997616 · doi:10.2196/49993

Lessons From the Field From a Volunteer Telehealth Ambassador Program to Enhance Video Visits Among Low-Income Patients: Qualitative Improvement Study

2024· article· en· W4391997616 sur OpenAlexvenueno aff
Delphine S. Tuot, Aarya Mukherjee, Amanda Churape, Triveni DeFries, George Su, Elaine C. Khoong, Courtney R. Lyles

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésTelehealthTelemedicineVideoconferencingHealth care deliveryHealthcare deliveryLow incomeField (mathematics)Digital videoQualitative researchHealth careNursingMedicineMedical emergencyMultimediaComputer scienceTelecommunicationsPolitical scienceSociologySocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of telehealth video use across the United States is uneven, with low uptake in safety-net health care delivery systems, which care for patient populations who face barriers to using digital technologies. OBJECTIVE: This study aimed to increase video visit use in an urban safety-net delivery system. We piloted a telehealth ambassador program, in which volunteers offered technical support to patients with access to digital technologies to convert primary care visits already scheduled as telehealth audio-only visits to telehealth video visits. METHODS: We used a descriptive approach to assess the feasibility, efficacy, and acceptability of the pilot telehealth ambassador program. Feasibility was quantified by the percentage of eligible patients who answered calls from telehealth ambassadors. Program efficacy was measured in two ways: (1) the percentage of patients with access to digital technology who interacted with the navigators and were successfully prepared for a telehealth video visit, and (2) the percentage of prepared patients who completed their scheduled video visits. Program acceptability was ascertained by a structured telephone survey. RESULTS: Telehealth ambassadors attempted to contact 776 eligible patients; 43.6% (338/776) were reached by phone, among whom 44.4% (150/338) were provided digital support between March and May 2021. The mean call duration was 8.8 (range 0-35) minutes. Overall, 67.3% (101/150) of patients who received support successfully completed a telehealth video visit with their provider. Among the 188 patients who were contacted but declined video visit digital support, 61% (114/188) provided a reason for their decline; 42% (48/114) did not see added value beyond a telehealth audio-only visit, 20% (23/114) had insufficient internet access, and 27% (31/114) declined learning about a new technology. The acceptability of the telehealth ambassador program was generally favorable, although some patients preferred having in-real-time technology support on the day of their telehealth video visit. CONCLUSIONS: This high-touch program reached approximately one-half of eligible patients and helped two-thirds of interested patients with basic video visit capability successfully complete a video visit. Increasing the program's reach will require outreach solutions that do not rely solely on phone calls. Routinely highlighting the benefits of video visits, partnering with community-based organizations to overcome structural barriers to telehealth use, and offering in-real-time technology support will help increase the program's efficacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,481 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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