Evaluation of an Electronic Consultation Service in Obstetrics and Gynecology in Ontario
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
OBJECTIVE: To describe the effectiveness of an electronic consultation (eConsult) service by examining the number of traditional referrals that were avoided as a result of the service, to characterize the type and content of the clinical questions being asked, and to describe the time required for the specialist to complete each eConsult. METHODS: This is a retrospective electronic chart review study. All eConsults directed to obstetrics and gynecology from July 2011 to January 2015 were reviewed. Each eConsult was categorized by clinical topic and question type in predetermined categories. Mandatory post-eConsult surveys for primary care providers were analyzed to determine the number of traditional consults avoided and to gain insight into the perceived value of eConsults. The amount of time reported by the specialist to answer each eConsult was analyzed. RESULTS: A total of 394 of 5,597 eConsults were directed to obstetrics and gynecology (7.0%). In 34.3% of eConsults, primary care providers indicated that a traditional consult was avoided. Pregnancy issues and gynecologic cancer screening issues were the most common queries. Primary care providers highly valued the eConsult and the majority of eConsults were completed within 15 minutes (98.8%). CONCLUSION: Electronic consultations were effective at reducing the number of traditional consults requested over 3.5 years. This initiative has potential to reduce current wait times for traditional consultation in Canada and to make the consultation process more effective. The service was feasible and well-received by primary care providers.
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.
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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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