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Enregistrement W2162601021 · doi:10.1093/fampra/cmq003

Follow-through after calling a nurse telephone advice line: a population-based study

2010· article· en· W2162601021 sur OpenAlexafffundabout
Carolyn De Coster, Hude Quan, R.W. Elford, Biao Li, Lauren Giustti Mazzei, Scott Zimmer

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTriageAdvice (programming)PopulationPrimary careEmergency departmentFamily medicineNursingHealth careMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nurse telephone advice (NTA) lines, a major initiative in primary health care reform, provide symptom triage and health information. Compliance studies utilizing database analysis are frequently limited to a defined population, such as children or Emergency Department (ED) users. OBJECTIVES: To explore caller characteristics associated with following NTA advice to go to the ED, see a health care professional or self-care for Calgary, Canada (population 1 million). METHODS: NTA data were linked with utilization data to assess ED and physician visits following a call. Four nurse advice categories were defined: go to ED, health care provider in 24 hours, health care provider in 72 hours if symptoms persist and self-care. Follow-through was defined based on health care utilization within specified time periods following the call. Logistic regression identified characteristics associated with follow-through of NTA nurse advice; characteristics included age, sex, neighbourhood income, health status, time of call and type of care protocol. RESULTS: Follow-through was highest for self-care advice (83.7%), followed by ED advice (52.3%) and then 24-hour advice (43.2%). Lower follow-through on ED or 24-hour advice was associated with age <4 years, and having lower income, and the opposite was true for self-care advice. Patients with a cardiac complaint had the highest odds of following ED advice. Patients with a gastrointestinal or obstetrics/gynaecology/genitourinary complaint were less likely to follow 24-hour advice. Patients with fever were less likely to follow self-care advice. CONCLUSIONS: Understanding characteristics associated with lower follow-through may help the NTA service to refine its approaches to clients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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