Telemedicine for COVID-19 management in Brazil: outcomes and health system implications from a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic exposed vulnerabilities in traditional disease surveillance systems, particularly in data reporting and contact tracing. Telemedicine emerged as a promising approach to expand remote access to healthcare. This study aimed to evaluate a newly implemented telemedicine system designed to manage patients with COVID-19, reduce hospital overload, enable early case detection and isolation, ensure rapid response to clinical deterioration, simplify medical records, and provide ongoing patient support. Methods: A prospective cohort study was conducted using the E-care telemedicine system to assist adult patients presenting with COVID-19 symptoms at a Brazilian university between June 2021 and June 2024. Results: The E-care system delivered care to 6,129 patients, predominantly female, white university students. Physicians attended over 80% (4,903/6,129) of patients and prescribed medications to nearly 28% (1,411/5,041). Medical certificates for time off work were issued to 43% (2,635/6,129) of participants. COVID-19 tests were recommended for approximately 24% of patients, with a positivity rate above 81% among those who returned results. Only 66 patients (1.2%) required in-person care, and no COVID-19-related deaths were reported. Patient satisfaction was high, with 96% (5,584/6,129) expressing satisfaction or high satisfaction with the service. Conclusions: This study provides robust evidence supporting the successful implementation of a telemedicine system for managing COVID-19 cases. The large number of users highlights an unmet demand for virtual healthcare. Telemedicine was rapidly adopted, achieved high patient satisfaction, and contributed to reducing hospital burden, promoting early detection, and minimizing in-person consultations. These findings reinforce the value of telemedicine as an essential tool for health systems and policymakers to strengthen care delivery beyond the pandemic.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».