Use of referral reply letters for continuing medical education: A review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Referrals between generalists and specialists are a central component of the health care system and necessitate effective communication between the involved providers. Despite the high prevalence of patient referrals and their crucial role in continuity and quality of care, the medical literature demonstrates that generalists may receive little or no information about the care their patients received and little information about the appropriateness of the referral or recommendations for follow-up care. General practitioners (GPs) prefer teaching that is directly related to their clinical work rather than traditional continuing education such as formal lectures. The purpose of this review is to assess the role of referral reply letters in the continuing education of GPs. METHODS: A comprehensive literature search was conducted to November 2001 using MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Library, and the Research and Development Resource Base developed by Continuing Education, Faculty of Medicine, University of Toronto, to identify studies that examined the use of referral letters for the transfer of information from specialists to referring physicians. Data on methodology, unit of analysis, main outcome measures, and results were extracted. RESULTS: Of 1,250 articles retrieved, 9 met the eligibility criteria. Three of these analyzed the content of referral reply letters and 6 described the results of surveys of general and specialty physicians. DISCUSSION: Little educational content is currently included in letters from specialists to referring GPs. GPs are receptive to the use of referral replies as sources of learning.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».