Ask the eConsultant: Improving access to haematology expertise using an asynchronous eConsult system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Champlain BASE (Building Access to Specialists through eConsultation) eConsultation service was designed to address the limited access to specialist care in Canada, which can lead to long waiting times and, subsequently, negative patient outcomes. Our primary objective was to perform an in-depth analysis of the use, content, and perceived value of haematology electronic consults (eConsults) submitted by primary care providers (PCPs) to the eConsult service. Methods We conducted a cross-sectional study using descriptive statistics to examine post-eConsult surveys for PCPs and other collected data including PCP designation, time for specialist to complete the eConsult, specialist response time, perceived value of the eConsult by the PCP, and the need for a face-to-face referral following the eConsult. A medically-trained author reviewed all haematology eConsults from April 2011 to January 2015, and categorized them by clinical topic and question type using validated taxonomies. Results Haematology accounted for 436 out of 5601 (7.8%) total eConsults, making it the third most popular service utilized. In 66% of haematology eConsults, a face-to-face consultation was not needed. Anaemia, neutropenia, and hyperferritinemia were the most common clinical queries. Most eConsult question types concerned the management of haematological disorders or the interpretation of laboratory tests. Most eConsults were answered within three days, using less than 15 minutes of the specialists' time. PCPs highly valued the service. Discussion This initiative increases access to haematology care and has the potential to reduce the long waiting times for non-urgent traditional consultation, along with the benefit of cost savings to the healthcare system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle