Patient safety indicators for virtual consultations in primary care: A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual consultations are being increasingly incorporated into routine primary care, as they offer better time and geographical flexibility for patients while also being cost-effective for both patients and service providers. At the same time, concerns have been raised about the extent to which virtual care is safe for patients. As of now, there is no validated methodology for evaluating the safety nuances and implications of virtual care. This study aims to identify patient safety indicators that could be used to evaluate the safety of virtual consultations in primary care. METHODS: A literature search will be performed in Ovid MEDLINE/PubMed, Embase, and Cochrane Library for relevant articles published over the last 10 years (2014-2024). The systematic review will include randomized and non-randomized controlled trials and observational studies with adult populations that compare synchronous patient-provider virtual consultations (telephone or video) or multicomponent interventions involving synchronous remote consultations with face-to-face consultations. The outcome of interest will be patient safety indicators extracted from the studies. The quality of randomized controlled trials will be assessed with the Cochrane Risk of Bias Tool, and the Newcastle-Ottawa Scale will be used to analyze risk of bias in observational studies. DISCUSSION: Considering the growing adoption of virtual medical care worldwide, a robust and comprehensive evaluation of its safety and quality is now a system-wide priority. Therefore, one of the primary strengths of this proposed systematic review is its focus on a topic of great importance and timeliness, specifically addressing the existing knowledge gap in this area. By publishing this protocol, we demonstrate the transparency and reliability of our research strategy and aim to minimize the risk of selection bias. Potential limitations include the heterogeneity of measures and outcomes, as well as a lower-than-expected number of studies in subgroup analyses, which may negatively influence the statistical significance in data synthesis. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO registration number: CRD42023464878.
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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 | 0,076 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,006 |
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 ».