Enhancing continuity of information: essential components of consultation reports.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify elements of data that have been shown to contribute to continuity of information between primary care providers and medical specialists providing care to adult asthma patients. DESIGN: Systematic review of the literature followed by a 2-round modified Delphi consensus process. SETTING: Province of Ontario. PARTICIPANTS: Eight expert panelists, including 3 practising family physicians, a medical specialist knowledgeable in the treatment of asthma, a family physician previously involved in provincial initiatives related to primary care reform, an e-health technologist, a developer of evidence-based guidelines, and an operations and programs specialist. METHODS: We completed a systematic literature review to identify important components of consultation reports. We then engaged an 8-member panel in a 2-round modified Delphi consensus process, which led to the identification of components deemed essential to good continuity of information. MAIN FINDINGS: After 2 rounds, expert panelists reached consensus on 15 components, referred to here as minimum essential elements, of consultation reports generated by medical specialists in response to referring primary care providers' consultation requests. CONCLUSION: The expert panelists considered inclusion of the minimum essential elements in consultation reports essential to achieving good continuity of information. We assembled these elements in a suggested format for a consultation report. The format can be easily modified by practitioners caring for patients with other chronic diseases.
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 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 | 0,252 | 0,466 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».