Improving Appropriate Access to Care With Central Referral and Triage in Rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the short-term and long-term impact of a centralized system for the intake and triage of rheumatology referrals on access to care and referral quality. METHODS: An innovative central referral process, the Central Referral and Triage in Rheumatology (CReATe Rheum) program, was implemented in 2006, serving a referral base of 2 million people. Referrals are received in a central office, triaged by trained nurses, and assigned to the next available appointment on a prioritized basis. To evaluate the short-term impact, we compared wait times, duplicate referrals, and no-shows from a pre-implementation practice audit to a 2-year post-implementation evaluation (January 2007 to December 2008). Rheumatologists also assessed the quality and completeness of the referral information and accuracy of the urgency category assigned during triage. We evaluated the long-term impact by tracking referral volume, wait times, and rheumatologist manpower each year until December, 2013. RESULTS: During the first 2 years, wait-time variability between rheumatologists decreased, and wait times were reduced for moderate and urgent referrals. CReATe Rheum improved the quality of referral information and eliminated duplicate referrals. The urgency of the referral was assigned correctly in 90% of referrals. Over the long term, CReATe Rheum maintained short wait times for more urgent patients despite a growing number of referrals and a stable number of rheumatologists. CONCLUSION: A centralized system for the intake and triage of rheumatology referrals improved referral quality, reduced system inefficiencies, and effectively managed wait times on a prioritized basis for a large referral population.
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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 | 0,018 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».