Implementation outcomes of synchronous videoconferencing groups at an ambulatory hospital: a pragmatic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Group health interventions are a common and important part of health promotion, self-management, and treatment of many physical and mental illnesses. They are increasingly delivered virtually through videoconferencing services, spurred at first by limitations to in-person services in rural communities and then because of the COVID-19 pandemic, as well as an ongoing desire for flexibility in how care is provided. We conducted a pragmatic evaluation of the implementation of group health interventions following the shift to synchronous videoconferencing delivery during the COVID-19 pandemic across an ambulatory hospital in Toronto, Canada. Data from the electronic health record (EHR), and surveys from group facilitators and patients were descriptively analysed. Results Thirty-six groups were identified from EHR data; 3540 patients participated in at least one group. Self-reported data from N = 40/48 (83%) facilitators, N = 1309/1967 (66%) pre-group patients and N = 412/2609 (16%) post-group patients were included. Although 1/5 experienced technical or practical barriers, facilitators and patients felt videoconferencing groups were appropriate for accessing care. Most patients (79%) felt participation made their health issue at least somewhat better. Those with visible and invisible disabilities noted videoconferencing groups addressed barriers to in-person participation. Facilitators and patients rated their experience as 8.5 and 8.4 (out of 10) respectively; both preferred to retain the option of videoconferencing groups in the future. Conclusions Our data demonstrate that synchronous video groups across a variety of clinical departments in the hospital setting are acceptable and feasible from both the patient and facilitator perspective. These findings inform how technological innovations in care can be used to strengthen the ongoing delivery of health care services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».