Teleconsultations in Primary Healthcare Centres During COVID-19 Pandemic and Its Aftermath
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: Teleconsultation (TC), accounting for approximately 25% of medical consultations, is becoming increasingly pivotal in healthcare delivery. Despite its growing importance, current medical training programs often insufficiently address telecommunication skills. This study aims to augment the knowledge and proficiency of primary care physicians in TC through specialized training at Primary Healthcare Centres (PHCs) in Bahrain. METHODS: A cross-sectional study was employed to assess knowledge, practice, and training needs for TC among PHC physicians in Bahrain. Using total population sampling, data was collected via online Google survey questionnaires. The Teleconsultation Practices, Knowledge, and Training Needs Questionnaire (TPKTNQ) ensured reliability and validity, with statistical analysis performed using SPSS. Ethical approval was obtained, ensuring confidentiality and voluntary participation. RESULTS: An analysis of 185 responses from 257 distributed online questionnaires resulted in a 71.9% response rate, with 85.3% female respondents. The survey revealed that 74.9% of physicians had fair to high knowledge of TC, 89.7% practiced it, but 69% lacked formal training. Despite this, 96.7% were willing to receive updated training. Significant associations were found between TC training and practice satisfaction, knowledge levels, and further training needs, highlighting the necessity for comprehensive TC training among PHC physicians in Bahrain. IMPLICATIONS: Addressing the training gaps in TC can substantially enhance the effectiveness of telehealth services, thereby improving healthcare delivery and patient outcomes in Bahrain. Enhanced training programs can elevate care quality, optimize workload management, and increase physicians’ satisfaction, which is crucial for the retention of healthcare professionals. CONCLUSION: A significant deficiency exists in TC training among PHC physicians in Bahrain. The overwhelming willingness of physicians to engage in future training workshops underscores the readiness for adaptating TC practices. It is recommended that comprehensive training programs be implemented to bolster TC services in PHCs, thereby advancing the overall quality of patient care.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».