Patient and Caregiver Experiences with Synchronous and Asynchronous Virtual Care in Primary Care across Ontario, Canada: 2022-2023
Notice bibliographique
Résumé
Synchronous virtual care delivery in Ontario, employing telephone and video modalities is common. 1 Asynchronous modalities such as secure electronic messaging are available at a smaller scale 2 .Compared to the previous years, virtual care in Ontario now emphasizes recovery from COVID-19, and an expansion of virtual care to create models of integrated care 3 .In the fall of 2022, Ontario changed its virtual billing code structure, adopting a remuneration approach that restricts the eligibility of the patients for whom full virtual care fees can be applied 1 .This study is an extension of a previous study conducted in 2021 which principally assessed patient experience with the newly introduced synchronous modalities 4 .That study demonstrated overall, positive patient experiences and a high acceptability patients had with virtual care 4 .In this study, conducted in the fall of 2022, we expand on the previous findings further, and assess the patient experience with virtual care in comparison to the face-face-modality.In addition, as little is known about caregiver perspectives on virtual care with respect to the care that their care recipient receives, we sought to understand their experiences with virtual care in this study.➢ Please note: For brevity, the term "loved one" is used in this report to refer to the care recipient of individuals on whom the caregivers are reporting. OBJECTIVESThis study examines patient and caregiver experiences with virtual care through 6 dimensions: Communication, Self-Efficacy, Patient-Provider Relationship, Quality of Care, Whole-Person-Care, and Privacy and Confidentiality as well as the current use and expectation for asynchronous care in primary care in Ontario and make recommendations to inform its broader adoption.Dimensions Communication 535 12 (8, 15) 456 13 (10, 17) 164 11 (5, 16) 149 20 (13, 26) Quality of Care 536 8 (5, 10) 455 14 (11, 16) 164 9 (4, 15) 149 17 (10, 23) Self-Efficacy 532 14 (11, 17) 454 16 (13, 19) 164 12 (6, 17) 148 20 (14, 26) Whole Person Care 532 3 (-1, 6) 455 15 (12, 19) 164 11 (4, 18) 148 17 (10, 24) Patient/Provider Relationship 531 8 (5, 11) 453 15 (11, 19) 164 12 (6, 18) 148 18 (11, 24) Privacy and Confidentiality 531 8 (4, 11) 453 14 (11, 18) 164 10 (4, 15) 148 17 (11, 23) Overall 536 9 (6, 11) 456 14 (12, 17) 164 11 (6, 15) 149 18 (12, 23)Figure 1: Mean Scores per Dimension for Questions Comparing Virtual Appointments to In-Person Appointments.In the graphs above, scores that go towards +in person are in favor of in-person appointments over the appointment modality, and points that go towards +virtual, are in favor of the virtual modality over in-person appointments.A score of "0" would represent no difference, while positive score would reflect better experience with the virtual appointments compared to in person.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».