Exploring the relationship between telehealth utilization and treatment burden among patients with chronic conditions: A cross-sectional study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
One in five Canadians lives with one or more chronic conditions. Patients with chronic conditions often experience a high treatment burden because of the work associated with managing care. Telehealth is considered a useful solution to reduce the treatment burden among patients with chronic conditions. However, telehealth can also increase the treatment burden by offloading responsibilities on patients. This cross-sectional study conducted in Ontario, Canada examines the association between telehealth utilization and treatment burden among patients with chronic conditions. This study aimed to explore whether and to what extent, telehealth use is associated with treatment burden among patients with chronic conditions. The secondary objective was to explore which sociodemographic variables are associated with patients' treatment burden. An online survey was administered to community-dwelling patients with one or more chronic conditions. The Treatment Burden Questionnaire (TBQ-15) was used to measure the patient's level of treatment burden, and a modified telehealth usage scale was developed and used to measure the frequency of telehealth use. Data was analyzed using descriptive statistics, correlations, analyses of variance, and hierarchical linear regression analysis. A total of 75 patients completed the survey. The participants' mean age was 64 (SD = 18.93) and 79% were female. The average reported treatment burden was 72.15 out of 150 (a higher score indicating a higher level of burden). When adjusted for demographic variables, a higher frequency of telehealth use was associated with experiencing a higher treatment burden, but the association was not statistically significant. Additionally, when adjusted for demographic variables, younger age, and the presence of an unpaid caregiver were positively related to a high treatment burden score. This finding demonstrates that some patient populations are more at risk of experiencing high treatment burden in the context of telehealth use; and hence, may require extra support to utilize telehealth technologies. The study highlights the need for further research to explore how to minimize the treatment burden among individuals with higher healthcare needs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».