Impact of Telephone Triage on Medical Service Use: Implications for Rural and Remote Areas
Notice bibliographique
Résumé
Lack of ready access to health services is a continuing problem for the one-quarter of northern Ontario residents who live in non-urban areas. Teletriage has been proposed to help reduce medically unnecessary visits and thus free-up available resources. A mail survey obtained information about patients' use of teletriage and other health care services, as well as socioeconomic and demographic characteristics. Survey data (n = 2389) were used to determine the impact of teletriage on health service use by asking about the patient's intended use of health care service (intent), the service advised by the nurse (advice), and the actual health service used by the patient (action). Responses were compared among geographic categories based on commuter flows to urban areas in northern Ontario. Survey responses suggest that teletriage may have decreased visits to emergency departments relative to patient intent, and this effect appears to be stronger in communities with weak or no commuter flows (intent = 54%, action = 41%) than in urban areas (intent = 39%, action = 33%). Visits to physicians' offices or clinics may have increased relative to patient intent, but only for non-urban areas (intent = 16%, action = 21% to 23%) with strong, moderate, weak, or no commuter flows. Very little difference was found among geographic categories for calls or visits to other health care providers (overall: intent = 17%, action = 11%) or for informal care (self-care and care for others) (overall: intent = 16%, action = 29%). Results should be interpreted carefully, as there was evidence of selection and social desirability bias.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».