Trends and Shifts in Swedish Telemedicine Consultations During the Pre–COVID-19, COVID-19, and Post–COVID-19 Periods: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recent times, the telemedicine landscape has changed dramatically; it serves as a bridge, connecting health care providers and patients, especially during challenges such as the recent COVID-19 pandemic. Objective: This study seeks to explore the Swedish telemedicine landscape in terms of primary patient symptoms for teleconsultation and the patterns of telemedicine use in the periods before COVID-19, during COVID-19, and after COVID-19, including the primary care use dynamics with respect to the teleconsultations done. Methods: Secondary data was used in this observational retrospective study. The study population consisted of Swedish residents who had online telemedicine consultations. Telemedicine consultations were divided by text and video delivery; the period of analysis ranged from November 2018 to June 2023. The statistical methods used for the data analysis were descriptive analysis, 2-way cross tabulation, and a generalized linear model. Results: During the pandemic, the number of teleconsultations concerning general, unspecified symptoms increased in comparison to the other analyzed symptoms, signaling a change in care-seeking behavior under epidemiological pressure. General health-related issues were the most pronounced symptom across all periods: 186.9 of 1000 consultations before COVID-19, 1264.6 of 1000 consultations during COVID-19, and 319.2 of 1000 consultations after COVID-19. There was no significant main effect of COVID-19 period on the number of telemedicine consultation meetings (F2=1.653; P=.38). The interaction effect between delivery type and period was statistically significant (F2=14.723; P<.001). Conclusions: The findings are in favor of the COVID-19 pandemic having had a considerable effect on telemedicine use. Telemedicine could subsequently be used more often for general health consultations and acute conditions. Video consultations were more prominent because of the importance of bidirectional communication. The study suggests that there was a transformation of patterns of demand for health care; there is a necessity for health care systems to respond to these changes.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».