Clinicians’ Decision-Making Regarding Telehealth Services: Focus Group Study in Pediatric Allied Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many allied health services now provide both telehealth and in-person services following a rapid integration of telehealth as a response to the COVID-19 pandemic. However, little is known about how decisions are made about which clinical appointments to provide via telehealth versus in person. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore clinicians' decision-making when contemplating telehealth for their clients, including the factors they consider and how they weigh up these different factors, and the clinicians' perceptions of telehealth utility beyond COVID-19 lockdowns. METHODS: We used reflexive thematic analysis with data collected from focus groups with 16 pediatric community-based allied health clinicians from the disciplines of speech-language pathology, occupational therapy, social work, psychology, and counseling. RESULTS: The findings indicated that decision-making was complex with interactions across 4 broad categories: technology, clients and families, clinical services, and clinicians. Three themes described their perceptions of telehealth use beyond COVID-19 lockdowns: "flexible telehealth use," "telehealth can be superior to in-person therapy," and "fear that in-person services may be replaced." CONCLUSIONS: The findings highlight the complexity of decision-making in a community-allied health setting and the challenges experienced by clinicians when reconciling empirical evidence with their own clinical experience.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».