设计了一项横断面研究。在三对对照组中评估了获取不公平的情况:(1)有一次或多次VC访问的患者和仅亲自访问的患者;(2)可发送电子邮件和不可发送电子邮件的患者(有效地，有和没有记录电子邮件地址的患者);(3)对以电子邮件为基础的、病人报告的体验调查做出反应和没有反应的人。在调查应答者中评估患者报告经验的不公平。我们通过人口统计学和诊所类型的分组比较，描述了VC和电子邮件的访问和使用方面的数字鸿沟。我们通过确定护理满意度与人口统计学或就诊类型之间的关联，来表征所有患者在患者体验方面的不平等。本研究按照STROBE(加强流行病学观察性研究报告)报告指南进行。

2020年9月1日至12月31日期间，所有在大学健康网络(加拿大安大略省多伦多)玛格丽特公主癌症中心进行门诊VC或亲自诊所就诊的患者均被纳入本研究。该中心每天进行约2000次门诊就诊，包括近1000次门诊门诊就诊和1000次门诊手术和治疗[ 2]。我们提取了研究数据，包括年龄、性别、邮政编码、诊所类型和就诊类型(面对面vs VC)，并从电子病历系统和医院范围的VC平台完成了患者报告的体验调查。

本研究采用以下人口统计数据:年龄、性别、收入、低收入状况、区域类型，以及加拿大多重剥夺指数(CIMD)的四个维度，即居住不稳定性(RI)、经济依赖性(ED)、民族文化构成(EC)和情境脆弱性(SV) ( 多媒体附录1）.年龄和性别数据从电子病历中提取，而其他人口统计数据则来自加拿大统计局2016年人口普查中报告的传播区(DA)级数据。通过使用邮政编码转换文件(PCCF+)版本7B将其邮政编码与加拿大统计局2016年人口普查数据链接起来，捕获每个人的DA。

根据2016年人口普查摘要资料数据，使用人均邻里收入估算个体患者收入，这是一种家庭规模调整后的家庭收入(税前)衡量标准。低收入状况是通过比较相当于2016年加拿大统计局低收入分数线的社区人均收入来确定的，该分数线基于地区类型(农村、小型、中型、大型人口中心)和一人家庭规模。根据加拿大统计局，农村人口定义为人口少于1000人，小人口定义为1-29,999，中等人口定义为30-99,999，大人口定义为100,000或更多。社会经济地位被映射到CIMD的四个da水平维度(RI, ED, EC和SV)。对于每个维度，我们以两种形式提供了CIMD:因子分数(越高的分数代表越边缘化的地区)和五分位数(1的值代表最贫困的地区，5的值代表最贫困的地区)。每个CIMD维度的组成元素仅与一个维度显著相关，并在 多媒体附录1．

我们通过电子邮件发送了《你的声音很重要》的改编版[ 22]，这是一项经过验证的患者报告经验调查，由安大略省卫生部授权，从2020年9月开始，在每次门诊风险投资或亲自诊所就诊后，向所有在玛格丽特公主癌症中心有记录电子邮件地址的患者提供。这项调查有八种语言版本:英语、法语、简体中文、繁体中文、西班牙语、葡萄牙语、意大利语和越南语。改编后的调查纳入了有关使用VC的新问题[ 23) ( 多媒体附录1，第1.2节;问题3-5)，以及关于对各种护理领域的满意度的现有问题，例如对身体和情绪症状的讨论以及护理的文化适当性。调查结果在 多媒体附录1(1.2节)。

计算汇总统计来描述整个队列和对照组的人口统计学和临床类型。分类变量概括为数字(百分比)，连续变量概括为平均值(SD)、中位数(IQR)、十分位数(收入)和五分位数(RI、ED、EC和SV)。每个被调查者的第一次完成的调查被用于这个分析。进行敏感性分析以评估所有调查应答(如果有来自同一应答者的多个应答)之间的患者内相关性对总体结果的影响。在调查应答者中，很大一部分人报告他们的满意度为4或5分，因此每个问题的回答被分为“满意”(报告4或5)和“不满意”(报告1、2或3)。标准化平均差异(SMDs)被计算为人口统计学变量和诊所类型的组比较;smd为0.2、0.5和0.8分别被认为是小、中、大差异。使用多变量逻辑回归来评估满意度得分和人口统计变量之间的关联，以及访问类型，在对数尺度上的收入。统计学显著性判定为 P< . 05。进行完整的案例分析，以解决缺失的调查回答。为了校正无反应造成的偏倚，结果变量的多变量模型拟合了无反应的潜在预测因子作为协变量[ 24]。使用R 4.0.2版本(R Foundation for Statistical Computing)进行分析。

本研究由机构研究伦理委员会审查;获得了伦理批准，并放弃了书面知情同意(大学卫生网络质量改进审查委员会#21-0148)。

从2020年9月到2020年12月，有42194名患者门诊就诊( 表1）.整个队列的中位年龄为64岁(IQR 52-73)， 51.7%的患者自认为是男性。大多数患者生活在大城市人口中心。整个队列的平均收入为62,400加元(SD CAD $27,700)，其中1加元=~ 0.75美元。大约7%的患者属于低收入人群。在整个队列中，最常见的临床专科是泌尿生殖系统、头颈部和胃肠道肿瘤学。的表S1列出了全队列特征 多媒体附录1．

在整个队列(N=42,194)中，26,435例患者(62.65%)至少进行了一次VC访问，13,144例患者(31.15%)通过电子邮件( 表2）.在可email的患者中，有2870例(21.84%)回复了调查。大多数患者(97%)完成一次调查;第一次或仅完成的调查包括在随后的分析中。考虑到少数患者(3%)完成的多次调查的敏感性分析没有发现患者内部相关性的不当影响。对于大多数调查问题，未回答的百分比很低(<5%)(表S6-S10和S14) 多媒体附录1）.几乎所有的应答者(97.9%)用英文完成调查(表S5) 多媒体附录1）.在应答者中，36.1%的人报告说，他们被明确地提供了面对面或VC访问的选择(表S9) 多媒体附录1）.

分别有73.2%及24.4%的回应者表示曾亲临服务中心( 表3）.2.4%的应答者未报告访问类型。在VC受访者中，84.6%的受访者表示曾进行电话拜访，15.4%的受访者表示曾进行视频拜访 多媒体附录1）.更多的群体特征见于 表2， 表3, 多媒体附录1(1.3节)。

VC和面对面患者在人口统计学上相似，在年龄、性别、地区和收入以及剥夺指数(包括RI、ED、EC和SV)方面的差异可以忽略不计。 表2）.VC患者与亲临患者临床类型差异(SMD=1.112);VC患者最常见的临床类型为泌尿生殖系统(29.5%)、胃肠道(11.0%)和乳腺(10.3%)肿瘤( 多媒体附录1(表S11)。电子邮件和非电子邮件患者在人口统计学上相似(SMD<0.2)。可email患者与不可email患者的临床类型差异(SMD=0.612);在可接受电子邮件的患者中，最常见的临床类型是泌尿生殖系统(16.6%)、胃肠道(11.0%)和乳腺(10.9%)肿瘤( 多媒体附录1(表S12)。调查应答者和无应答者在人口统计学上相似，除了年龄上的小差异(SMD=0.241)。临床类型在应答者和无应答者之间存在差异(SMD=0.247);应答者中最常见的临床类型是泌尿生殖系统(15.1%)、妇科(12.4%)和乳腺(12.2%)肿瘤学(12.2%)。 多媒体附录1(表S13)。风险投资和面对面的受访者在人口统计学上也相似(SMD<0.2) ( 表3）.临床类型在VC和当面应答者之间存在差异(SMD=0.646);VC受访者中最常见的临床类型是泌尿生殖系统(29.1%)、乳腺(11.9%)和淋巴瘤(9.4%)、肿瘤( 多媒体附录1(表S14)。

VC和面对面的受访者对所有被调查的护理领域都有相似的满意度 P> . 05; 表4)，虽然VC受访者对整体体验的满意程度较现场受访者( 表4）.无论何种就诊类型，结构边缘化患者对护理的满意度都较低( 图1; 多媒体附录1表S15-S24)。EC评分较高的患者不太可能将其护理描述为文化适宜(优势比[OR] 0.7, 95% CI 0.57-0.89; P<措施)。SV评分较高的患者对身体症状的讨论不太满意(OR 0.67, 95% CI 0.48-0.93; P= .02点)。RI评分较高的患者对身体讨论的满意度较低(OR 0.81, 95% CI 0.68-0.97; P=.02)和情绪化(OR 0.86, 95% CI 0.77-0.96; P= .009)症状。RI评分较高的患者在就诊期间对陪伴时间的满意度也较低(OR 0.85, 95% CI 0.74-0.98; P= .02点)。男性患者更满意他们的卫生保健提供者如何倾听他们(OR 1.64, 95% CI 1.11-2.44; P= . 01)。在接受调查的9个护理领域中，老年患者对其中6个领域的满意度更高。

我们的研究定量地表明，风险投资和电子邮件是数字健康工具，可以在公共资助的三级癌症中心公平地保持患者的访问和体验。在分析的42,194名患者中，VC和电子邮件可访问性以及调查响应性在人口统计学和社会经济指标上相似。这些发现令人鼓舞，因为在癌症治疗中继续采用数字健康工具可能会提高临床试验的入学率[ 20.， 25]，患者报告的结果收集[ 20.， 26]，以及在服务不足的人群中及时参与专家的支持性护理。无论就诊类型如何，由于种族文化、情境、居住状态以及性别而在结构上被边缘化的患者对其护理的满意度较低。这些结果强化了这样一个现实，即健康的社会决定因素对患者的体验有切实的影响，有必要使用有针对性的问卷调查和患者、社区成员和倡导者的焦点小组来进一步确定特征，并与这些利益攸关方合作，设计减轻这些不平等的解决方案。这些结果也可能表明，对于大多数患者来说，先前存在的社会不平等，而不是采用风险投资，可能导致更糟糕的患者体验。因此，我们的工作强调了主动和持续量化健康的社会决定因素的必要性，以提高患者体验的公平性。

我们的工作提出的发现可能与其他当代发表的研究不一致。最近一项基于美国行政索赔数据的类似研究发现，在COVID-19大流行期间，16,006名新诊断的癌症患者中，不同社会经济地位的人对远程医疗的使用存在差异[ 27]。与我们的研究结果相比，本研究的不同结论可能归因于公共资助和私人医疗保健生态系统的差异，地域性(加拿大大型城市环境与美国范围内)，以及人口统计学和肿瘤学特征的差异，这些共同决定了这些研究中患者群体面临的系统性不平等。这些因素突出了在卫生保健机构之间推广发现的挑战。尽管如此，我们相信，在我们的研究中提供的人口统计学特征的粒度可能会促进发现转移到其他三级癌症中心位于大型，多样化的城市中心。

我们研究的一些发现可能值得进一步研究。首先，大多数(83.7%)的VC是通过电话而不是视频提供的。在这里，我们没有包括电话和视频就诊患者之间的比较，因为对影响VC模式分配的因素进行强有力的评估还需要对提供者和疾病特征进行表征。未来的分析是必要的，因为之前的研究表明，由于技术获取和文化水平的限制，边缘化患者比非边缘化患者更少参加视频就诊[ 15]。其次，我们发现不同类型的诊所对电子邮件和风险投资的访问和使用存在差异，这与其他研究的结果相呼应[ 16]。虽然不同临床类型的VC使用差异可能归因于临床原因，即在某些临床背景下，面对面肿瘤评估对VC可适应的生化和/或放射学监测有额外的好处，但不同临床类型的电子邮件访问和调查响应的差异与提供者偏好无关，可能表明社会经济地位较低的亚人群中存在未解释的交叉数字鸿沟。 28]。因此，需要进一步的工作来表征不同疾病站点电子邮件和VC的吸收差异，并确定阻碍特定患者群体获取和使用电子邮件和VC的不公平因素。第三，我们发现年龄的增长与更大的调查反应性和对几个被调查的护理领域的满意度增加有关。这一结果挑战了关于老年患者对数字健康工具的参与和满意度的传统假设。需要进一步的工作来描述这些与年龄相关的差异，并量身定制干预措施，以改善不同年龄组的患者体验。

我们的研究设计依赖于有记录的邮政编码的患者，以及加拿大统计局对剥夺指数的定义。因此，这些结果虽然在规模上具有代表性，但可能并不能反映由于住房不稳定而生活在社会边缘的人口的经历。对这些经验的研究将需要有针对性地与患者和倡导者接触，收集关于他们在医疗保健环境中使用电子邮件和风险投资的经验的定性和定量数据。我们的研究还有其他局限性需要考虑。首先，患者没有根据风险投资和电子邮件所需的技术(如个人电脑、电话和高速家庭互联网)的获取和读写能力进行分层;因此，我们的研究没有考虑这些因素对癌症护理中数字健康工具的使用和满意度的影响。其次，虽然不懂英语的个体比例被纳入了CIMD的EC指数，并收集了调查完成的语言，但我们的研究方法排除了对无法发送电子邮件的患者和无应答者的语言素养的明确表征;因此，这可能是数字鸿沟的一个未被考虑的驱动因素。第三，我们的分析不是交叉的。具有交叉社会身份的个人可能与他们所属的每个人口统计群体的成员有不同的经历[ 29]，因此它们可能会受到我们研究中没有捕捉到的独特数字鸿沟的影响。第四，本研究中采用的适应性患者报告经验调查尚未得到验证。原始测量是一种经过验证的仪器[ 22]，调查中增加的关于风险投资的问题不太可能影响其有效性[ 23) ( 多媒体附录1;第1.2节，Q3-5);尽管如此，这个潜在的限制还是值得注意的。尽管需要做更多的工作来确定数字鸿沟的全部范围，但我们的研究提供了令人鼓舞的证据，表明在2019冠状病毒病大流行期间快速系统地采用数字卫生工具，公平地维持了众多人口指标中卫生保健参与的可及性、使用和满意度。

我们的横断面研究表明，风险投资和电子邮件是数字健康工具，可以在不同的患者群体中保持患者访问和体验，无论电子邮件的可获得性、数字调查响应性和访问类型如何，它们都是相似的。尽管VC患者和面对面患者的满意度相似，但由于种族文化、情境和居住状态而在结构上被边缘化的患者对其护理的满意度仍然较低。为了增加对癌症治疗的公平参与，应谨慎部署数字健康工具，并配合有针对性的干预措施，旨在进一步描述结构上边缘化患者的经历，主动识别风险患者，并实施切实可行的解决方案。