Virtual consultation in kidney care: a mixed-methods study on a model for safe and effective integration into routine clinical care
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVE: Globally, the COVID-19 pandemic necessitated a rapid introduction of virtual care delivery via telephone or videoconference. The rapid advancements in e-health technology facilitated options for virtual care, including asynchronous data transfer in virtual clinic models and patient-facing smartphone applications for communications and self-care. However, the clinical benefits of virtual consultation have not been consistently demonstrated in all facets of kidney care, and the adoption of this innovation alters workflows and health professionals' perceptions of care delivery. This study evaluated the integration of virtual outpatient consultation safely and effectively into the kidney care programme in Alberta. STUDY DESIGN: We leveraged a mixed-methods approach to collate data about clinicians' experiences and opinions, forming the basis for the qualitative part of the study. DATA EXTRACTION: Data were collected through surveys, interviews and focus groups of nephrologists and home dialysis nurses. ANALYTICAL APPROACH: Focus group/interview transcripts for nephrologists and nurses were used to generate initial codebooks, which were iteratively refined throughout the analysis. Codes were categorised and analysed thematically, and data collected from nephrologists and nurses were analysed separately. RESULTS: The findings demonstrated that clinicians support the use of routine virtual care. Clinicians' opinions on implementation requirements emphasised logistics for routine virtual care integration, quality of care delivered, impacts on the therapeutic relationship and regulatory policy clarification. LIMITATION: The generalisability of the findings is limited in scope, as the study was conducted in a single nephrology programme in Canada, and may not apply to other provinces or settings. CONCLUSIONS: These findings inform recommendations for safe and effective virtual care delivery and can be leveraged to inform virtual care designs in kidney care programmes. Further study is required to clarify the impacts of virtual care on specific population demographics based on geography (rural vs urban) and age (elderly population) in the post-COVID-19 era, and determine how to effectively integrate patient perspectives into this model of 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 | 0,052 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».