What are the primary care physicians and cardiologists talking about? a cross-sectional analysis of two telemedicine services in Rio de Janeiro, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care physicians (PCPs) face challenging clinical situations. Telemedicine between PCPs and specialists involving case discussions in cardiology are frequent. Assessing these interactions is essential for identifying knowledge gaps and tailoring support. In Rio de Janeiro, Brazil, two new telemedicine services provide cardiology support for PCPs: one from the Municipal Health Department using WhatsApp (Meta) and one from the Brazilian Heart Insufficiency with Telemedicine (BRAHIT) research project, which uses a web-based platform. This study analysed and compared the use of these two services in terms of their frequency, distribution among city areas, and content of the PCPs’ questions and cardiologists’ answers. METHODS: Cross-sectional study. We described the demographic characteristics of the patients whose cases were discussed and the primary care physicians’ use frequency. We classified the reasons for encounter and discussed diagnoses using the International Classification of Primary Care (ICPC-3), the question types using the Taxonomy of General Clinical Questions domains, and the specialist’s answers using an adapted version of the Champlain eConsult BASE™ research group’s classification. RESULTS: We analysed the usage data of all interactions (N = 1065) and the detailed content of a random sample (n = 346). The PCPs used the Health Department service more frequently (332/1093, 31%) than the BRAHIT project service (43/1331, 5%). The median answer time was shorter for the Health Department service (19 min) than for the BRAHIT service (two days). Most questions to the health department service were classified within the diagnosis domain, mainly regarding electrocardiography interpretation. The questions asked to the BRAHIT service were more frequently classified into treatment or management domains. The advantages and drawbacks of both models and the contributions of the findings to future implementation projects and continuing medical education opportunities are discussed. CONCLUSIONS: The two types of telemedicine services were adopted differently by the PCPs, with more frequent use and focus on diagnosis in the Health Department WhatsApp (Meta)-based service, compared with less frequent use, more centred on treatment and management topics, in the BRAHIT. Further research using standardised taxonomies for content analysis is needed to inform optimal practices in telemedicine services between providers and guide future initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».