When “virtual” works and when it doesn’t: A survey of physician and patient experiences with virtual care during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the experience of virtual care among both patients and physicians across a range of clinical scenarios during the COVID-19 pandemic. Methods: A web-based survey was disseminated to patients and physicians through a variety of media and healthcare communications from May 2020 to July 2021. Demographic details and attitudes across a range of virtual care domains were collected. Quantitative responses were analyzed descriptively. Open-text responses were gathered to contrast when a virtual visit was superior or inferior to an in-person one, and a thematic content analysis was used. Results: There were 197 patients and 93 physician respondents, representing a range of demographic and practice characteristics. Patients noted several benefits of virtual care and felt it should continue to be available. Physicians felt they could do a lot of their care virtually. Common themes related to the superiority of virtual care were for "quick" visits, reviewing test results, chronic disease monitoring, and medication needs. Virtual care was less ideal when a physical exam was needed, and was not perceived as a good fit for an individual's cultural, language, or emotional needs. Certain conditions were identified as both ideal and non-ideal for the virtual format (e.g. mental healthcare). Discussion: Certain situations are more amenable to virtual care with personal preferences among both patients and physicians. Future priorities should ensure that virtual care is effective across the range of clinical situations in which it may be used and that both virtual and in-person options are equally available to those who want them.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».