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Enregistrement W4401379889 · doi:10.2196/51878

Patient and Provider Experiences With Compassionate Care in Virtual Physiatry: Qualitative Study

2024· article· en· W4401379889 sur OpenAlexaffabout
Marina B. Wasilewski, Abirami Vijayakumar, Zara Szigeti, Amanda L. Mayo, Laura Desveaux, James Shaw, Sander L. Hitzig, Robert Simpson

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Work & HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchHealth carePsychologyMedicineNursingMedical educationPhysical medicine and rehabilitationGerontologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telemedicine in the realm of rehabilitation includes the remote delivery of rehabilitation services using communication technologies (eg, telephone, emails, and video). The widespread application of virtual care grants a suitable time to explore the intersection of compassion and telemedicine, especially due to the impact of COVID-19 and how it greatly influenced the delivery of health care universally. OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore how compassionate care is understood and experienced by physiatrists and patients engaged in telemedicine. METHODS: We used a qualitative descriptive approach to conduct interviews with patients and physiatrists between June 2021 and March 2022. Patients were recruited across Canada from social media and from a single hospital network in Toronto, Ontario. Physiatrists were recruited across Canada through social media and the Canadian Association for Physical Medicine and Rehabilitation (CAPM&R) email listserve. Interviews were recorded and transcribed. Data were analyzed thematically. RESULTS: A total of 19 participants were interviewed-8 physiatrists and 11 patients. Two themes capturing physiatrists' and patients' experiences with delivering and receiving compassionate care, especially in the context of virtual care were identified: (1) compassionate care is inherently rooted in health care providers' inner intentions and are, therefore, expressed as caring behaviors and (2) virtual elements impact the delivery and receipt of compassionate care. CONCLUSIONS: Compassionate care stemmed from physiatrists' caring attitudes which then manifest as caring behaviors. In turn, these caring attitudes and behaviors enable individualized care and the establishment of a safe space for patients. Moreover, the virtual care modality both positively and negatively influenced how compassion is enacted by physiatrists and received by patients. Notably, there was large ambiguity around the norms and etiquette surrounding virtual care. Nonetheless, the flexibility and person-centeredness of virtual care cause it to be useful in health care settings.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,443 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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