Physician and Practice Characteristics Influencing Telemedicine Uptake Among Frontline Clinicians in the Early COVID-19 Pandemic Response: National Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telemedicine expanded rapidly during the COVID-19 pandemic, as key policy changes, financial support, and pandemic fears tipped the balance toward internet-based care. Despite this increased support and benefits to patients and clinicians, telemedicine uptake was variable across clinicians and practices. Little is known regarding physician and institutional characteristics underlying this variability. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate factors influencing telemedicine uptake among frontline physicians in the early pandemic response. METHODS: We surveyed a national stratified sample of frontline clinicians drawn from the American Medical Association Physician Professional Data in June or July 2020. The survey inquired about the first month and most recent month (June 2020) of pandemic telemedicine use; sample data included clinician gender, specialty, census region, and years in practice. Local pandemic conditions were estimated from county-level data on COVID-19 rates at the time of survey response. Data were analyzed in a weighted logistic regression, controlling for county-specific pandemic data, and weighted to account for survey data stratification and nonresponse. RESULTS: Over the first 3-4 months of the pandemic, the proportion of physicians reporting use of telemedicine in >30% of visits increased from 29.2% (70/239) to 35.7% (85/238). Relative to primary care, odds of substantial telemedicine use (>30%) both during the first month of the pandemic and in June 2020 were increased among infectious disease and critical care physicians and decreased among hospitalists and emergency medicine physicians. At least minimal prepandemic telemedicine use (odds ratio [OR] 11.41, 95% CI 1.34-97.04) and a high 2-week moving average of local COVID-19 cases (OR 10.16, 95% CI 2.07-49.97) were also associated with substantial telemedicine use in June 2020. There were no significant differences according to clinician gender, census region, or years in practice. CONCLUSIONS: Prepandemic telemedicine use, high local COVID-19 case counts, and clinician specialty were associated with higher levels of substantial telemedicine use during the early pandemic response. These results suggest that telemedicine uptake in the face of the pandemic may have been heavily influenced by the level of perceived threat and the resources available for implementation. Such understanding has important implications for reducing burnout and preparation for future public health emergencies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».