Evaluation of an Electronic Consultation Service in Obstetrics and Gynecology in Ontario
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.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».