Oncologists’ Satisfaction with Virtual Care: A Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».