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Enregistrement W2468160579 · doi:10.1080/13561820.2016.1181614

An evaluation of wait-times at an interprofessional student-run free clinic

2016· article· en· W2468160579 sur OpenAlexaff
Tina Hu, Fok‐Han Leung

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFree clinicMedicineInterprofessional educationReferralMedical prescriptionWaiting listFamily medicineMedical emergencyNursingHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student-run free clinics (SRFCs) are becoming increasingly popular programmes in schools for promoting interprofessional education and service learning. Despite their prevalence, little research has been done surrounding SRFCs and wait-times. SRFCs may experience long wait-times because patients are often seen on a drop-in basis and time has to be allotted for interprofessional case discussion and teaching. The purpose of this study was to evaluate the wait-times for patients being seen at an interprofessional SRFC and determine potential improvements. Wait-times, total treatment room times, total time per patient, and whether a referral and/or prescription was given were tracked from May 2014 to July 2015 at an SRFC. A total of 268 patients were seen in 52 clinics. On average, five patients were seen per clinic. Patients waited for an average time of 21 minutes before they were seen by the team. Average treatment time per patient was 69 minutes. Patients were generally at the clinic for a total of 91 minutes before being discharged. Several improvements for managing client flow at interprofessional SRFCs are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,463 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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