Patient Satisfaction with Telephone Follow-up after Lung Resection: Are we making the right ‘call’? Telephone Follow-up after Lung Resection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle