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Enregistrement W4392229412 · doi:10.2196/50676

Safety in Teletriage by Nurses and Physicians in the United States and Israel: Narrative Review and Qualitative Study

2024· article· en· W4392229412 sur OpenAlexvenueno aff
Motti Haimi, Sheila Quilter Wheeler

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeQualitative researchFamily medicineMedicinePsychologySociologySocial scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The safety of telemedicine in general and telephone triage (teletriage) safety in particular have been a focus of concern since the 1970s. Today, telehealth, now subsuming teletriage, has a basic structure and process intended to promote safety. However, inadequate telehealth systems may also compromise patient safety. The COVID-19 pandemic accelerated rapid but uneven telehealth growth, both technologically and professionally. Within 5-10 years, the field will likely be more technologically advanced; however, these advances may still outpace professional standards. The need for an evidence-based system is crucial and urgent. OBJECTIVE: Our aim was to explore ways that developed teletriage systems produce safe outcomes by examining key system components and questioning long-held assumptions. METHODS: We examined safety by performing a narrative review of the literature using key terms concerning patient safety in teletriage. In addition, we conducted system analysis of 2 typical formal systems, physician led and nurse led, in Israel and the United States, respectively, and evaluated those systems' respective approaches to safety. Additionally, we conducted in-depth interviews with representative physicians and 1 nurse using a qualitative approach. RESULTS: The review of literature indicated that research on various aspects of telehealth and teletriage safety is still sparse and of variable quality, producing conflicting and inconsistent results. Researchers, possibly unfamiliar with this complicated field, use an array of poorly defined terms and appear to design studies based on unfounded assumptions. The interviews with health care professionals demonstrated several challenges encountered during teletriage, mainly making diagnosis from a distance, treating unfamiliar patients, a stressful atmosphere, working alone, and technological difficulties. However, they reported using several measures that help them make accurate diagnoses and reasonable decisions, thus keeping patient safety, such as using their expertise and intuition, using structured protocols, and considering nonmedical factors and patient preferences (shared decision-making). CONCLUSIONS: Remote encounters about acute, worrisome symptoms are time sensitive, requiring decision-making under conditions of uncertainty and urgency. Patient safety and safe professional practice are extremely important in the field of teletriage, which has a high potential for error. This underregulated subspecialty lacks adequate development and substantive research on system safety. Research may commingle terminology and widely different, ill-defined groups of decision makers with wide variation in decision-making skills, clinical training, experience, and job qualifications, thereby confounding results. The rapid pace of telehealth's technological growth creates urgency in identifying safe systems to guide developers and clinicians about needed improvements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,413 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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