Improving the Otolaryngology Consultation Service in a Teaching Hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the type and quality of consultations requested from the otolaryngology service at a tertiary care hospital. STUDY DESIGN: Retrospective. METHOD: Review of written documentation of consultations over a 6-month period. RESULTS: One hundred eleven requests were received, and 107 written reports were made. Twenty services made requests. Thirty-two percent of requests had a legible requester or contact listed. Sixty-seven percent of requests stated why the patient was in hospital, and 85% stated the otolaryngological complaint. Thirty-two percent of requests made accurate reference to the otolaryngological history, and 6% recorded an ENT examination that was accurate. Seven percent of patients were intubated, and 16% had a tracheostomy prior to evaluation. Forty-eight percent of patients required flexible nasopharyngolaryngoscopy. Sixteen percent of patients required rhinoscopy, and 16% required tracheotomy. Twelve percent of patients needed audiograms, and small numbers of patients required biopsy, debridement of ears, ventilation tube insertion, nasal packing, or radiological studies. Reports were made by senior residents, and evidence that the case was discussed with or seen by an attending surgeon was present in 43% of reports. A diagnosis was stated in 85% of reports, and in 3% the diagnosis appeared to be inaccurate as compared with the history and physical examination recorded. A follow-up plan was stated in 70% of reports. CONCLUSIONS: There is a need to educate physicians about collegial communication regarding patients. This information can direct curriculum needed to prepare otolaryngology residents to provide a consultative service in a teaching hospital. This method of determining "true learning needs" can be used in other situations to improve resident training.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».