Consultation patterns and clinical correlates of consultation in a tertiary care setting.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consultation in hospital is an essential tool for acquiring subspecialty support when managing patients. There is limited knowledge on the utilization of subspecialty consultation from hospital based general internists. Consultation patterns to medical subspecialists and the patient factors that may influence consultation are reported for general medical services. METHODS AND FINDINGS: Hospital discharge data were obtained for patients from medical services over a 2-year period. Consultations requested to medicine subspecialties were identified, and then reported by type and frequency. Information on demographic factors, clinical diagnoses, length of stay (LOS), time in critical care units, and disposition were compared for patients with and without consultation.3979 patients were hospitalized during the study and 2885 consultations occurred. Almost half of the patients received at least one consultation (48.3%). Gastroenterology (26.3%), infectious diseases (14.6%) and respirology (13.6%) were the most frequently consulted services. Patients with consultation had a greater number of total diagnoses (7.3 vs. 5.5, P < 0.001), a greater mean LOS (15.9 vs. 6.8 days), were more likely to spend time in the ICU (11.5% vs. 3.5%) and CCU (4.3% vs. 1.2%), and to expire in hospital (10.7% vs. 4.9%). CONCLUSION: Consultation occurs frequently and its presence is an indicator of patient complexity and high use of health system resources. Analysis of consultation patterns for specific patient populations could assist in optimizing efficiency in health care delivery. Targeting quality improvement strategies toward optimizing consultation processes, engaging heavily utilized subspecialties in educational roles and assisting with resource planning are areas for future consideration.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».