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Enregistrement W4399359439 · doi:10.3390/curroncol31060248

Oncologists’ Satisfaction with Virtual Care: A Questionnaire

2024· article· en· W4399359439 sur OpenAlexaffvenueabout
Amaris Balitsky, Nathan Cantor, Karen Zhang, Gregory R. Pond, Mark N. Levine

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLikert scaleFamily medicinePatient satisfactionNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Although virtual care (VC) has become an integral part of oncology care and healthcare delivery, clinicians’ perspectives on and satisfaction with this modality are not well understood. Methods: Using a National Network Forum framework and expert panel review, we developed a questionnaire to measure oncologists’ satisfaction with VC. The questionnaire was distributed to Canadian oncologists through medical society email lists (n = 1541). We used a 5-point Likert scale to capture their responses, which included strongly disagree (1), disagree (2), undecided (3), agree (4), and strongly agree (5). Results: A total of 61 oncologists and/or oncology trainees, of 768 (7.9%) who opened their email, completed questionnaires between October 2022 and January 2023. Every questionnaire item had a response rate greater than 98%. Seventy-two percent of the respondents were satisfied with VC. Oncologists who were less comfortable with technology were more likely to report lower levels of satisfaction (p < 0.001, Wilcoxon rank-sum). The questionnaire items that received the highest levels of agreement were related to VC reducing costs and improving access for patients and concerns about missing a diagnosis and assessing patients’ functional status. The questionnaire items that received the greatest disagreement were related to VC improving access for patients with language barriers, VC being associated with time-savings for clinicians, improvements in clinical efficacy, and more readily available lab tests. Conclusions: Most of the oncologists surveyed are satisfied with VC; however, there are some concerns with VC that need to be addressed. Future research on optimizing VC should address clinicians’ concerns, in addition to addressing the patient experience.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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