The Impact of Project ECHO on Participant and Patient Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Project Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) uses tele-education to bridge knowledge gaps between specialists at academic health centers and primary care providers from remote areas. It has been implemented to address multiple medical conditions. The authors examined evidence of the impact of all Project ECHO programs on participant and patient outcomes. METHOD: The authors searched PubMed, MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and ProQuest from January 2000 to August 2015 and the reference lists of identified reviews. Included studies were limited to those published in English, peer-reviewed articles or indexed abstracts, and those that primarily focused on Project ECHO. Editorials, commentaries, gray literature, and non-peer-reviewed articles were excluded. The authors used Moore's evaluation framework to organize study outcomes for quality assessment. RESULTS: The authors identified 39 studies describing Project ECHO's involvement in addressing 17 medical conditions. Evaluations of Project ECHO programs generally were limited to outcomes from Levels 1 (number of participants) to 4 (providers' competence) of Moore's framework (n = 22 studies, with some containing data from multiple levels). Studies also suggested that Project ECHO changed provider behavior (n = 1), changed patient outcomes (n = 6), and can be cost-effective (n = 2). CONCLUSIONS: Project ECHO is an effective and potentially cost-saving model that increases participant knowledge and patient access to health care in remote locations, but further research examining its efficacy is needed. Identifying and addressing potential barriers to Project ECHO's implementation will support the dissemination of this model as an education and practice improvement initiative.
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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 | 0,056 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».