Recommendations Regarding the Appropriateness of Virtual Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and analyze factors influencing the appropriateness of virtual and in-person care and to synthesize current evidence-based recommendations to assist health care providers in determining when virtual or in-person care is most suitable. METHODS: Four databases (MEDLINE, CINAHL, Embase, and APA PsychInfo) and Google Scholar were searched to identify qualitative, quantitative, and mixed methods studies and clinical practice guidelines published between January 2014 and January 2024 focused on appropriateness of virtual care. Articles were extracted and uploaded to Covidence for screening. Two researchers screened the articles independently, and a third researcher resolved any conflicts. Data were extracted from articles, and factors influencing the appropriateness of virtual care were categorized using thematic analysis. RESULTS: The search retrieved 5,136 articles, of which 75 met inclusion criteria and were included in the review. An additional eight articles were identified following a supplemental search of reference lists, resulting in a total of 83 articles included in the study. Six primary concepts influencing the appropriateness of virtual care were identified from the literature (patient characteristics, clinical presentation and disease, timepoint in the care process, burden of care, provider factors, and technology platform) and 22 subconcepts. A flowchart incorporating these concepts was developed to assist in clinical decision-making regarding the suitability of virtual and in-person care. DISCUSSION: Findings from this systematic review provide clinicians with a structured approach to evaluating the suitability of virtual versus in-person care, supporting evidence-based decisions and effective integration of virtual care into the health care system.
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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 | 0,098 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».