Triage of referrals to an outpatient rheumatology clinic: analysis of referral information and triage.
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatologists triage referrals in order to assess those patients who may benefit from early intervention. Success of triage strategies requires accurate transfer of clinical information between the primary caregiver and rheumatologist. We describe a prototype triage system and formally evaluate the quality of referral content to a rheumatologist's practice. METHODS: All new referrals were reviewed by a rheumatologist and, based on the information conferred, assigned a grade using a prototype triage system. This grade reflected each case's suspected urgency and guided the timing of consultation. After the initial rheumatologic consultation a post hoc grade was assigned to each case based on the clinical information gathered. Agreement between referral and consultation grades was assessed. All cases graded as urgent at the time of consultation, and thus felt to be truly urgent, were examined for the quality of content of their referral letters. RESULTS: Two hundred six referrals were evaluated. Ninety-six cases (47%) experienced a grade change between referral and consultation. Thirty-five cases (17%) were upgraded to urgent status after consultation, reflecting inappropriately triaged truly urgent patients. Analysis of referral letters for truly urgent cases revealed the absence of a presumptive diagnosis, symptom duration, and documentation of involved joints in over 30% of referrals. CONCLUSION: The absence of basic historical, examination, and laboratory markers accounted for inappropriate triage of urgent cases. Our study recognizes dysfunction within the current model of care and questions the development of standardized referral tools as a solution. Other models of care should be investigated for this patient population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle