A Physiotherapy Triage Service for Orthopaedic Surgery: An Effective Strategy for Reducing Wait Times
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effectiveness of a physiotherapy triage service for orthopaedic surgery referrals from primary-care physicians. METHODS: A prospective, observational design was used with patients referred to an orthopaedic surgeon based out of two small urban centres in British Columbia. The level of agreement between the physiotherapist and surgeon was determined using a weighted kappa statistic (κw) with 95% CI. A patient satisfaction questionnaire was administered, and the surgical conversion rate (SCR) was calculated to assess the level of appropriate referrals. RESULTS: The analysis found substantial agreement (κw=0.77; 95% CI, 0.60-0.94) between surgeon and physiotherapist for surgical management decisions. All patients reported being "satisfied" or "very satisfied" with the overall care they received from the physiotherapist. The SCR of patients referred by the physiotherapist to the surgeon was 91%, versus 22% among patients referred by a general practitioner or emergency physician. CONCLUSION: More than three-fourths of patients referred by primary-care physicians did not need to see a surgeon and were able to be managed by an experienced orthopaedic physiotherapist. This triage model could have considerable impact on orthopaedic wait times in Canada by minimizing unnecessary referrals; the model could also promote timely and conservative management of non-surgical conditions by physiotherapists.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».