Evaluating the Implementation Strategy for Estimated Glomerular Filtration Rate Reporting in Manitoba: The Effect on Referral Numbers, Wait Times, and Appropriateness of Consults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease screening using estimated glomerular filtration rate (eGFR) reporting is standard in many regions. With its implementation, many centres have had higher referral rates and increased wait times to see nephrologists. OBJECTIVE: Manitoba began eGFR reporting in October 2010. We measured the effect of eGFR reporting on referral rates, wait times, and appropriateness of referrals after an educational intervention. DESIGN: An interrupted time series design was used. SETTING: This study took place in Manitoba, Canada. PATIENTS: All referrals to the Manitoba Renal Program in the period prior to eGFR reporting between April 1, 2010 and September 30, 2010 were compared with a post period between January 1, 2011 and June 30, 2011. MEASUREMENTS: Data on demographics, co-morbidities, referral numbers and wait times were compared between periods. Appropriateness of consults was also measured after eGFR implementation. METHODS: Prior to eGFR reporting, primary care physicians underwent educational interventions on eGFR interpretation and referral guidelines. Referral rates and wait times were compared between periods using generalized linear models. Chart audits of a random sample of 232 patients in the pre period and 239 patients in the post period were performed. RESULTS: The pre and post eGFR reporting referral rate was 116 and 152 referrals/month, respectively. Average wait times in the pre and post eGFR reporting was 113 and 115 days, respectively. Non-urgent referral wait times increased by 40 days immediately post reporting, while urgent median referral wait times had a more gradual increase. Despite our intervention, inappropriate consultations post eGFR reporting was 495/790 (62.7%). LIMITATIONS: Our study did not measure the intervention's success on primary care providers, which may have affected our appropriateness data. Our time series design was not powered to find a statistically significant difference in referral numbers. Residual confounding of our results was possible given the retrospective nature of our study. CONCLUSION: Despite our educational intervention, the inappropriate referrals remained high, and wait times increased. Other systemic interventions should be considered to attenuate the potential negative effects of eGFR reporting and ensure timely access for patients needing specialist consultation.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».