The Current State of Electronic Consultation and Electronic Referral Systems in Canada: an Environmental Scan
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
Access to specialist care is a point of concern for patients, primary care providers, and specialists in Canada. Innovative e-health platforms such as electronic consultation (eConsultation) and referral (eReferral) can improve access to specialist care. These systems allow physicians to communicate asynchronously and could reduce the number of unnecessary referrals that clog wait lists, provide a record of the patient's journey through the referral system, and lead to more efficient visits. Little is known about the current state of eConsultation and eReferral in Canada. The purpose of this work was to identify current systems and gain insight into the design and implementation process of existing systems. An environmental scan approach was used, consisting of a systematic and grey literature review, and targeted semi-structured key informant interviews. Only three eConsultation/eReferral systems are currently in operation in Canada. Four themes emerged from the interviews: eReferral is an end goal for those provinces without an active eReferral system, re-organization of the referral process is a necessity prior to automation, engaging the end-user is essential, and technological incompatibilities are major impediments to progress. Despite the acknowledged need to improve the referral system and increase government spending on health information technology, eConsultation and eReferral systems remain scarce as Canada lags behind the rest of the developed world.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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