Triage of Rheumatology Referrals Facilitates Wait Time Benchmarks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2014 the Canadian Rheumatology Association published wait time benchmarks for inflammatory arthritis (IA) and connective tissue disease (CTD) to improve patient outcomes. This study's aim was to determine whether centralized triage and the introduction of quality improvement initiatives would facilitate achievement of wait time benchmarks. METHODS: Referrals from September to November 2012 were retrospectively triaged by an advanced practice physiotherapist (APP) and compared to referrals triaged by an APP from January to March 2014. Each referral was assigned a priority ranking and categorized into one of 2 groups: suspected IA/CTD, or suspected non-IA/CTD. Time to initial consult and time to notification from receipt of referral were assessed. RESULTS: A total of 558 (n = 227 and n = 331 from 2012 and 2014, respectively) referrals were evaluated with 35 exclusions. In 2012, there were 96 (42.5%) suspected IA/CTD and 124 (54.9%) suspected non-IA/CTD patients at the time of the initial consult. Mean wait times in 2012 for patients suspected to have IA was 33.8 days, 95% CI 27.8-39.8, compared to 37.3 days, 95% CI 32.9-41.7 in suspected non-IA patients. In 2014, there were 131 patients (43%) with suspected IA based on information in the referral letter. Mean wait times in 2014 for patients suspected to have IA was 15.5 days, 95% CI 13.85-17.15, compared to 52.2 days, 95% CI 46.3-58.1 for suspected non-IA patients. Time to notification of appointment improved from 17 days to 4.37 days. CONCLUSION: Centralized triage of rheumatology referrals and quality improvement initiatives are effective in improving wait times for priority patients as determined by paper referral.
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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 | 0,012 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».