Physician perspectives of the community paramedicine at clinic (CP@clinic) and my care plan app (myCP app) for older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community Paramedicine (CP) is an emerging model of care addressing health problems through non-emergency services. Little evidence exists examining the integration of an app for improved patient, CP, and family physician (FP) communication. This study investigated FP perspectives on the impact of the Community Paramedicine at Clinic (CP@clinic) program on providing patient care and the feasibility and value of a novel "My Care Plan App" (myCP app). METHODS: This retrospective mixed-methods study included an online survey and phone interviews to elucidate FPs ' perspectives on the CP@clinic program and the myCP app, respectively, between January 2021 and May 2021. FPs with patients in the CP@clinic program were recruited to participate. Survey responses were summarized using descriptive statistics, and audio recordings from the interviews thematically analyzed. RESULTS: Thirty-eight FPs completed the survey and 10 FPs completed the phone interviews. 60.5% and 52.6% of FPs reported that the CP@clinic program improved their ability to further screen and diagnose patients for hypertension, respectively (in addition to their regular screening practices). The themes that emerged in the phone interviews were grouped into three topics: app benefits, drawbacks, and integration within practice. Overall, FPs described the myCP app as user-friendly and useful to improve interprofessional communication with CPs. CONCLUSIONS: CP@clinic helped family physicians to screen and monitor chronic disease. The myCP app can impact health service delivery by closing the gap between primary, community, and emergency care through an eHealth information-sharing platform.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».