Integrating research evidence into virtual healthcare service programming: a quality improvement analysis of healthcare utilization and series of rapid umbrella reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The integration of virtual solutions in healthcare has shown promise in improving access and reducing strain on hospital services. To maximize impact, healthcare authorities should understand what populations to prioritize in virtual healthcare service deployment as well as the research evidence for virtual care services for those populations. This study aims to support the Fraser Health (FH) Authority in prioritizing the implementation of virtual health, focusing on patient populations that would benefit most. “Patient profiles” were created by analyzing admission, readmission rates, and length of stay based on chronic conditions across FH sites. Using the Pabon Lasso Model for visualization, chronic conditions were categorized into zones to identify those with the greatest acute load. Rapid umbrella reviews were conducted for heart failure, COPD, and diabetes to identify evidence-based virtual care solutions for these high-utilization populations. The resulting knowledge products offered user-friendly, high-level overviews of the evidence for decision-making. Results Heart failure, COPD, diabetes, schizophrenia, and anxiety disorders were identified as top chronic conditions with highest acute loads. Rapid umbrella reviews indicated potential benefits of the following virtual care interventions for heart failure, COPD, and diabetes: remote patient monitoring (RPM), eLearning, virtual support (via phone calls or video conferencing), tele-rehabilitation, and text messaging. Conclusion Integration of virtual care services has the potential to revolutionize healthcare but requires careful planning and consideration of barriers. Patient profiles and rapid umbrella reviews offer a comprehensive approach to inform prioritization and implementation. RPM, eLearning, virtual support, tele-rehab, and text messaging showed promise for specific chronic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».