Patient Satisfaction with Telephone Follow-up after Lung Resection: Are we making the right ‘call’? Telephone Follow-up after Lung Resection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: During the COVID-19 pandemic, healthcare institutions increased utilization of telemedicine. The impact of telemedicine on quality of care in a surgical setting is an under researched area of the literature. The purpose of this study was to evaluate patient satisfaction with telephone follow-up after lung resection. Methods: All lung cancer patients undergoing a post-operative telephone follow-up between April to November 2020 who had also previously completed at least one in-person pre-operative visit or follow-up were invited to participate. An anonymous online questionnaire adapted from the Telehealth Useability Questionnaire was circulated to participants. Our study’s primary outcome was patient satisfaction with telephone follow-up, compared with in-person visits before COVID-19. Secondary outcomes included surveying patients’ levels of concern about COVID-19, its perceived impact on their medical care, and their views on the utility of telemedicine post-pandemic. Results: A total of 47 out of 54 patients completed the survey. Regarding COVID-19, 85% (39/46) of respondents were “somewhat” or “very” concerned about the pandemic in general and 76% (34/45) reported similar concerns about in-person healthcare appointments. There was no significant difference in participant comfort level and openness to telephone follow-ups before and after the actual encounter (p = 0.08). There was no significant difference reported between in-person and telephone appointments on all paired satisfaction questions directly comparing the two. Conclusions: Patient satisfaction with telephone follow-up after lung resection appears non-inferior to in-person appointments. The convenience of telemedicine for both patients and physicians may warrant sustained utilization of this modality of care post-pandemic.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».