Evaluation of an Advanced-Practice Physical Therapist in a Specialty Shoulder Clinic: Diagnostic Agreement and Effect on Wait Times
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the role of an advanced-practice physiotherapist (APP) with respect to (1) agreement with an orthopaedic surgeon on diagnosis and management of patients with shoulder problems; (2) wait times; and (3) satisfaction with care. METHODS: This prospective study involved patients with shoulder complaints who were referred to a shoulder specialist in a tertiary care centre. Agreement was examined on seven major diagnostic categories, need for further examination and surgery, and type of surgical procedure. Wait times were compared between the APP- and surgeon-led clinics from referral date to date of initial consultation, date of final diagnostic test, and date of confirmed diagnosis and planned treatment. A modified and validated version of the Visit-Specific Satisfaction Instrument assessed satisfaction in seven domains. Kappa (κ) coefficients and bias- and prevalence-adjusted kappa (PABAK) values were calculated, and strength of agreement was categorized. Wait time and satisfaction data were examined using non-parametric statistics. RESULTS: Agreement on major diagnostic categories varied from 0.68 (good) to 0.96 (excellent). Agreement with respect to indication for surgery was κ=0.75, p<0.001; 95% CI, 0.62-0.88 (good). Wait time for APP assessment was significantly shorter than wait time for surgeon consultation at all time points (p<0.001); the surgeon's wait time was significantly reduced over 3 years. High satisfaction was reported in all components of care received from both health care providers. CONCLUSIONS: Using experienced physiotherapists in an extended role reduces wait times without compromising patient clinical management and overall satisfaction.
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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 | 0,012 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».